머신러닝 후반전 데이터 스플릿(Data Split) → 모델 선택 및 학습 → 모델 검증 및 하이퍼파라미터 튜닝 → 성능 평가 서론 머신러닝의 세계는 깊이 있고 복잡합니다. 이를 이해하는 데 필요한 핵심 요소 중 하나는 바로 '모델 선택 및 학습'입니다.
머신러닝의 학습 방법에 따라 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 분류되며, 이들 각각은 다양한 문제 해결에 적합한 도구입니다. 지도학습은 레이블이 붙은 데이터를 통해 모델을 학습시키는 방법으로, 분류와 회귀 문제를 주로 해결합니다.
분류는 레이블이 명확한 클래스로 나눠져 있는 경우에 사용되며, 회귀는 연속적인 수치를 예측하는 경우에 사용됩니다. 한편, 비지도학습은 레이블이 없는 데이터를 통해 숨겨진 패턴이나 구조를 찾아내는 학습 방법입니다.
클러스터링,.....
