들어가면서 머신러닝은 크게 지도학습과 비지도학습으로 구분할 수 있다. 지도 학습(Supervised Learning)은 입력 값이 주어졌을 때 원하는 결과값(label)을 가진 학습 데이터를 학습시켜서, 이후 결과값이 없는 테스트 데이터가 주어졌을 때 적절한 결과값을 찾도록 하는 방법이다. 지도 학습은 결과값이 딱딱 끊어지는 범주형 데이터인 경우 분류 모델(Classification Model)을 활용하고, 연속형 데이터가 결과값으로 제공된다면 회귀 모델(Regression Model)을 활용하게 된다. 회귀 모델을 통한 사업 지표 예측하기 (1) (회귀모델의 개념/성능평가) 반면 학습 데이터가 없는 경우라면 비지도학습(Unsupervised Learning)을 적용하게 된다. 오늘 정리한 군집화 모델(..
