반응형 클러스터링4 지도 학습과 비지도 학습: 핵심 차이점 및 활용 사례 지도 학습과 비지도 학습은 기계 학습의 기본입니다. 이 두 가지 방법의 차이점과 적용 사례를 이해하는 것은 데이터 분석의 핵심입니다. 목차 지도 학습과 비지도 학습의 개념 지도 학습의 정의와 특징 비지도 학습의 정의와 특징 두 방법의 주요 기술 차이 지도 학습의 주요 기법과 적용 로지스틱 회귀와 활용 의사 결정 트리의 예시 신경망을 통한 복잡한 모델링 .. 2025. 1. 2. 머신러닝 알고리즘 종류: 인기 있는 알고리즘의 분류와 활용법 이 글에서는 다양한 머신러닝 알고리즘의 종류를 탐구하며, 각각의 특징과 활용 사례를 알기 쉽게 정리했습니다. 머신러닝에 대한 이해를 높이는 데 유용한 정보를 제공합니다. 목차 머신러닝 알고리즘 종류: 학습 스타일에 따른 분류 지도 학습 알고리즘 특징 비지도 학습과 알고리즘 활용 반 감독 학습 개념과 예시 머신러닝 알고리즘 종류: 유사성에 따른 그룹화 회귀 알고리즘 이해하기 의사 결정 트리와 인스턴스 기반 알고리즘 .. 2024. 12. 31. 비지도 학습: 지도 학습과의 본질적 차이점 및 활용 사례 비지도 학습은 레이블이 없는 데이터를 분석하여 숨겨진 패턴을 발견하는 기법입니다. 오늘날 데이터 과학의 발전과 함께 비지도 학습의 중요성은 더욱 커지고 있습니다. 목차 비지도 학습의 기법과 적용 예시 클러스터링: 데이터의 그룹화 이해 연관 규칙 학습: 데이터 간의 관계 탐구 차원 축소: 데이터 분석의 효율성 극대화 비지도 학습의 활용 분야 시장 바구니 분석: 고객 구매 패턴 발견 🛒 이상 징후 탐지: 데이터 내 비정상 패턴.. 2024. 12. 26. 지도 학습과 비지도 학습: 머신러닝의 두 접근 방식 완벽 가이드 지도 학습과 비지도 학습은 머신러닝에서 필수적인 두 가지 접근 방식입니다. 이 글에서는 두 방법의 정의와 주요 차이점을 분석합니다. 목차 지도 학습의 정의와 유형 지도 학습의 원리 회귀와 분류의 차이 주요 알고리즘 소개 비지도 학습의 정의와 응용 비지도 학습의 원리 클러스터링과 연관 분석 차원 축소 기술 지도 학습과 비지도 학습의 주요 차이점 .. 2024. 12. 24. 이전 1 다음 반응형
