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1. 비지도학습(Unsupervised Learning)이란?비지도학습은 정답(Label)이 없는 데이터에서 패턴, 구조, 관계를 찾아내는 학습 방식입니다.지도학습처럼 ‘정답지’가 없기 때문에, 모델은 스스로 데이터의 숨은 규칙을 발견합니다.1.1 주요 활용 사례고객 세분화: 구매 이력 기반 고객 그룹 나누기이상치 탐지: 금융 사기, 시스템 장애 조기 감지데이터 시각화: 고차원 데이터를 2D/3D로 축소해 이해도 향상2. 군집(Clustering)군집은 유사한 데이터끼리 묶는 작업입니다.대표적인 알고리즘은 다음과 같습니다.알고리즘특징K-Means간단하고 빠르지만, 군집 개수를 사전에 지정해야 함계층적 군집(Hierarchical)데이터 계층 구조를 시각화 가능DBSCAN군집 개수를 지정하지 않아도 되며 ..

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..