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사전 학습 사전 학습은 기계 학습 모델이 효과적으로 동작하도록 하기 위해 필요한 과정입니다. 이 단계에서는 모델에게 필요한 데이터를 제공하고, 모델이 이 데이터로부터 학습하도록 하는 작업을 수행합니다.

사전 학습은 모델의 성능과 일반화 능력을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 사전 학습의 주요 개념과 방법들은 다음과 같습니다: 지도 학습: 지도 학습 기법은 입력 데이터와 해당하는 정답(label)이 함께 제공되는 방식입니다.

이를 통해 모델은 입력과 출력 간의 관계를 학습하고 예측하는 능력을 갖출 수 있습니다. 비지도 학습: 비지도 학습 기법은 정답(label)이 제공되지 않고, 입력 데이터의 내부 구조나 패턴을 발견하는 방식입니다.

이를 통해 모델은 데이터의 특징을 스스로 학습하고 분류하는 능력을 .....