지도학습1 ML 스터디_1일 ▶️ 머신러닝에서의 학습? 1. 지도 학습(supervised learning) - 문제와 정답을 함께 학습하여 예측 또는 분류하는 방식입니다. - 데이터의 정답에 영향을 미치는 특성들을 입력 변수/독립 변수(x)라고 하고, 레이블(정답)을 출력 변수/종속 변수(y)라고 합니다. - 연속형 출력 변수의 경우에는 회귀 기술을 사용하고, 범주형 출력 변수의 경우에는 분류 기술을 사용합니다. 2. 비지도 학습(Unsupervised Learning) - 출력 변수(y)가 없고, 입력 변수(x) 간의 관계를 모델링합니다. - 클러스터링과 같은 군집 분석이나 association과 같이 데이터의 패턴이나 구조를 파악하는데 이용, PCA와 같이 차원을 줄이는 분석기법입니다. 3. 강화 학습(Reinforcement.. 2024. 3. 22. 이전 1 다음