머신러닝 : 지도학습(Supervised Learning) - "지도학습 기초: 머신러닝의 핵심 개념 이해와 실제 적용 사례"

'지도학습(Supervised Learning)'에 대해 알아보겠습니다. 이 개념을 이해하면 머신러닝의 기본 원리를 파악하는 데 큰 도움이 됩니다. 지도학습이란 무엇인가요? 지도학습은 머신러닝 알고리즘 중 가장 널리 사용되는 방법으로, 입력 데이터와 이에 대응하는 정답 레이블을 이용해 모델을 학습시키는 방식입니다. 이 과정을 통해 모델은 주어진 데이터와 레이블 간의 관계를 학습하게 되며, 새로운 입력 데이터에 대해 정확한 예측을 수행할 수 있게 됩니다. 지도학습의 종류 지도학습은 크게 두 가지로 분류됩니다. 회귀(Regression): 연속적인 값을 예측하는 경우 사용되는 지도학습 방법입니다. 예를 들어, 주택 가격, 기온 등의 예측이 회귀 문제에 해당합니다. 분류(Classification): 두 개 이상의 범주로 데이터를 구분하는 경우 사용되는 지도학습 방법입니다. 예를 들어, 스팸 메일 필터링, 손글씨 인식 등의 문제가 분류 문제에 해당합니다. 지도학습의 과정 지도학습은 대략 ...

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