728x90 비지도학습2 지도 학습과 비지도 학습의 비교 연구 지도 학습(Supervised Learning)과 비지도 학습(Unsupervised Learning)은 기계 학습의 두 가지 주요 학습 방식으로, 각각 데이터와 레이블(Label)의 관계를 학습하거나 데이터의 내재된 구조를 탐색하는 데 사용됩니다. 이 두 학습 방법은 데이터 유형, 활용 목적, 주요 알고리즘 등에서 차이가 있으며, 다양한 문제를 해결하는 데 서로 다른 장점을 제공합니다. 이번 글에서는 지도 학습과 비지도 학습의 정의, 차이점, 활용 사례를 비교하여 살펴보겠습니다.1. 지도 학습(Supervised Learning)지도 학습은 입력 데이터와 해당 레이블(목적 변수 또는 정답)이 주어진 상태에서 학습하는 방식입니다. 모델은 데이터를 학습하여 입력과 출력 간의 매핑 관계를 예측합니다.1.1 .. 2024. 12. 15. 지도 학습과 비지도 학습의 차이점 지도 학습(Supervised Learning)과 비지도 학습(Unsupervised Learning)은 머신러닝의 두 가지 주요 접근 방식으로, 데이터의 라벨 유무와 학습 목표에 따라 차이가 있습니다. 이 글에서는 두 접근법의 주요 차이점을 구체적으로 설명하고, 각각의 예시와 활용 사례를 소개하겠습니다.1. 지도 학습의 정의와 특징지도 학습은 데이터에 입력과 출력 라벨이 포함되어 있을 때 사용하는 학습 방식입니다. 모델은 주어진 데이터를 학습하여 입력과 출력 간의 관계를 예측하거나 분류하는 데 사용됩니다.1.1 특징지도 학습의 주요 특징은 다음과 같습니다:라벨이 있는 데이터셋을 사용합니다.입력-출력 관계를 학습하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다.손실 함수(loss function)를 기반으로 .. 2024. 12. 11. 이전 1 다음 728x90
