머신러닝의 종류 (1) 썸네일형 리스트형 머신러닝의 종류와 활용방법 머신러닝의 종류1) 지도 학습 (Supervided Learning)정답이 라벨로 표시된 데이터를 사용해 모델을 훈련시키는 방법이다.이 방식은 데이터의 입력과 그에 대항하는 출력(라벨) 사이의 관계를 학습하여, 새로운 데이터에 대한 예측을 수행한다.활용 예시)이메일 스팸 필터링: 스팸 메일과 일반 메일을 구분신용 점수 평가: 개인의 신용 기록을 바탕으로 신용 점수 예측의료 진단: 환자의 임상 데이터를 사용해 질병을 진단주가 예측: 과거의 주가 데이터를 분석해 미래의 주가 변동 예측손글씨 인식: 손으로 쓴 글자나 숫자를 인식하여 디지털 텍스트 변환 2) 비지도 학습 (Unsupervided Learning)비지도 학습은 라벨이 없는 데이터에서 숨겨진 패턴이나 구조를 찾아내는 방식이다. 이 방법은 데이터의 .. 이전 1 다음