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1. 지도학습이란?지도학습(Supervised Learning)은 입력 데이터(Input) 와 정답(Label) 이 함께 주어져,모델이 이를 학습한 뒤 새로운 입력에 대한 정답을 예측하는 학습 방식입니다.1.1 분류 vs 회귀구분 설명 출력값 예시 활용 사례분류데이터가 속할 범주(Category)를 예측스팸/정상, 품종명, 등급스팸메일 탐지, 질병 진단회귀연속적인 숫자 값을 예측가격, 온도, 확률주가 예측, 판매량 예측2. 분류(Classification)2.1 개념데이터를 여러 범주(Class) 중 하나로 분류예: ‘이 메일은 스팸인가, 아닌가?’2.2 주요 알고리즘로지스틱 회귀(Logistic Regression)의사결정나무(Decision Tree)서포트 벡터 머신(SVM)랜덤 포레스트(Random..

1. 머신러닝(Machine Learning)이란?머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 학습하여 스스로 규칙을 찾아내고 예측을 수행하는 기술입니다.즉, 사람이 ‘규칙’을 직접 알려주는 대신, 컴퓨터가 ‘예시 데이터’를 보고 규칙을 스스로 찾아냅니다.1.1 일상 속의 머신러닝 예시스팸 메일 필터: 스팸과 정상 메일의 패턴을 학습하여 자동 분류음성 인식: 수많은 음성 데이터로 발음을 학습추천 시스템: 시청·구매 이력 기반 상품 추천자율주행 자동차: 도로 영상·센서 데이터로 주행 패턴 학습2. 머신러닝의 세 가지 학습 방식머신러닝은 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나눕니다.2.1 지도학습 (Supervised Learning)**정답(Label)**이 있는 데이터로 학습입력(X) → 모델 → 출력(y) 예측예..