머신 러닝 기초: 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 및 주요 용어 머신 러닝은 인공지능의 핵심 분야로, 데이터를 기반으로 한 학습 알고리즘을 통해 컴퓨터가 스스로 패턴을 인식하고 결정을 내리는 기술입니다. 이 글에서는 머신 러닝의 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습과 주요 용어에 대해 알아보겠습니다. 목차지도 학습비지도 학습강화 학습주요 용어요약 지도 학습 (Supervised Learning) 지도 학습(supervised learning)은 머신 러닝에서 가장 널리 사용되는 방법으로, 입력 데이터와 그에 해당하는 레이블(정답)을 사용해 모델을 학습시키는 과정입니다. 이 방법은 새로운 데이터가 주어졌을 때 정확한 예측을 할 수 있는 모델을 만드는 것이 목적입니다. 예를 들어, 이미지 분류에서는 개와 고양이를 구분하기 위해 각 이미지에 개나 고양이라는 라벨을 붙여 학.. 2024. 6. 30.