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[머신러닝 개요] 머신러닝이란 기계 스스로 데이터를 학습하여 서로 다른 변수 간의 관계를 찾아 나가는 과정. 예측, 분류, 군집 알고리즘 등로 분류된다. 지도학습 vs 비지도 학습 지도 학습 : 정답 데이터를 다른 데이터와 함께 컴퓨터 알고리즘에 입력하는 방식 비지도 학습 : 정답 데이터 없이 컴퓨터 알고리즘 스스로 데이터로부터 숨은 패턴을 찾아내는 방식 구분 지도 학습 비지도 학습 알고리즘 회귀분석 분류 군집분석 특징 정답을 알고 있는 상태에서 학습 모형 평가 방법이 다양한 편 정답이 없는 상태에서 서로 비슷한 데이터를 찾아서 그룹화 모형 평가 방법이 제한적 머신러닝 프로세스 데이터 분석을 시작하기 전에 데이터를 변환하는 작업이 선행되어야 한다. 모형 학습에 사용되는 데이터를 훈련 데이터(train d..