기계 학습 중 강화 학습(Reinforcement Learning): 에이전트의 자율적 학습 방법 기계 학습(Machine Learning)은 데이터를 활용해 시스템이 스스로 학습하고 예측하거나 결정을 내릴 수 있게 만드는 기술입니다. 이 중에서도 강화 학습(Reinforcement Learning)은 매우 독특한 방법으로 학습을 진행하는 기법으로, 에이전트(Agent)가 주어진 환경(Environ…
비지도형 학습(Unsupervised Learning) 완벽 가이드: 데이터에서 인사이트 추출하기 기계 학습(Machine Learning)에서 비지도형 학습(Unsupervised Learning)은 데이터에 대한 사전 정보가 없이 패턴을 발견하고 인사이트를 추출하는 방법입니다. 지도형 학습(Supervised Learning)이 정답이 주어진 데이터로 모델을 학습시키는 반면, 비지도형 학습은 데…
지도형 학습(Supervised Learning) 이해하기: 기계 학습의 기초와 응용 기계 학습(Machine Learning) 분야에서 지도형 학습(Supervised Learning)은 가장 널리 사용되는 방법 중 하나입니다. 지도형 학습은 데이터와 함께 주어진 정답(레이블)을 통해 모델을 학습시키는 방식으로, 새로운 데이터에 대한 예측이나 분류를 가능하게 합니다. 이번 글에서는 지도형 학습의 기본 개념…