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1. 머신러닝 프로세스 1) 데이터 수집 단계 어떤 데이터를 수집할 것인가?

경험으로부터 학습 - 지도학습 레이블이 포함된 입/출력 쌍을 사용해 학습 - 비지도학습 데이터를 패턴별로 나누어 분류 - 강화학습 레이블 대신 결과에 대한 피드백만 받음 머신러닝 과제 - 지도학습 = 분류classification 새로운 관측치(input)를 가장 가능성 있는 category/class/label로 분류 ex. 주가 상승/하락, 기사의 범주 분류 = 회귀regression output 예측 ex. 판매 수익 예측, 급여 유추 - 비지도학습 = 군집화clustering 관측치가 유사한 집단끼리 그룹화 ex. 영화 리뷰의 긍정적/부정적 분류 (어떤 것이 긍정적/부정적인지는 모름) 음악의 키, 사용된 악기 등으로 장르 구분 = 차원축소 특징 중 중요한 요소를 추려냄 데이터 시각화 훈련 데이터,..

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