학생별로 알맞은 교육법이 모두 다르듯이, 머신러닝 또한 당면한 문제를 효과적으로 해결하기 위해 여러 '학습'방법 중 하나로 데이터를 받아들인다. 즉, 학습 알고리즘 별로 Training/Test 데이터를 활용하는 순서 및 방법에 차이가 있는 것이다. 이번 장에서는 머신러닝의 주요 학습방법들을 소개하고, 간단한 예시를 통해 이해를 돕고자 한다. Supervised Learning: 기출 문제를 열심히 푸는 학생 Supervised learning 또는 지도학습은 레이블이 포함된 학습 데이터를 바탕으로 모델을 구축하여, 알려지지 않은 새로운 값에 대한 예측을 스스로 해 내는 학습 방법이다. 공부법에 비유하자면, 사전에 정답이 주어진 기출문제를 바탕으로 공부를 한 뒤, 시험을 치루는 공부법이다. 따라서 기출문..
