머신러닝

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머신 러닝은 데이터를 통해 컴퓨터를 학습시켜 스스로 패턴을 찾아내게 하는 기술이다.

크게 지도 학습과 비지도 학습으로 나뉘며, 그 목적에 따라 분류(Classification) 와 **회귀(Regression)**로 구분할 수 있다.

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방법론 요약

학습 방법 방법론의 핵심 원리 결과물의 형태
지도 학습 분류 (Classifier) 데이터의 경계선(Decision Boundary) 찾기 "A 그룹입니다" (이름표)
회귀 (Regressor) 데이터를 관통하는 최적의 선(Trend) 찾기 "75.5입니다" (수치)
비지도 학습 군집화 (Clusteringa) 데이터 간의 유사성(거리) 기반 묶기 "1번 뭉치입니다" (그룹 번호)
차원 축소 데이터의 핵심 성분(Variance) 추출하기 압축된 저차원 데이터
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지도 학습 ( Supervised Learning )

비지도 학습 ( Unsupervised Learning )