머신러닝:지도학습

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-====== 문제 유형 (비지도 학습) ======+====== 문제 유형 (지도 학습) ======
  
-비지도 학습은 정답(Label)이 없는 데이터를 가지고 그 안에 숨어있는 **구조나 패턴**을 찾아내는 것을 목표로 함.\\+지도 학습은 예측하려는 **정답(Label)의 형태**에 따라 크게 **분류**와 **회귀**로 나뉨.
  
-==== 비지도 학습의 주요 유형 ==== +==== 지도 학습의 두 갈래 ==== 
- +  * 1. 분류 (Classification) : 정해진 **카테고리(범주)** 중 하나를 예측 
-  * 1. 군집화 (Clustering): 비슷한 특성을 가진 데이터끼리 **그룹으로 묶는** 작업. +    * 1-1. 이진 분류 (Binary Classification) : 두 개의 카테고리 중 하나를 예측 (예: 합격/불합격) 
-    * 목표: 데이터가 어떤 그룹들로 구성되어 있는지 파악. +    * 1-2. 다중 분류 (Multi-class Classification): 세 개 이상의 카테고리 중 하나를 예측 (예: 개/고양이/새) 
-    * 예시: +  * 2. 회귀 (Regression) : 연속된 숫자(값)를 예측 (예: 주택 가격, 내일의 온도)
-      * 고객들을 구매 패턴에 따라 '알뜰 그룹', 'VIP 그룹', '신규 그룹' 등으로 분류. +
-      * 뉴스 기사를 내용에 따라 '정치', '경제', '스포츠' 그룹으로 자동 분류. +
- +
-  * 2. 차원 축소 (Dimensionality Reduction): 데이터의 **핵심적인 특징은 유지**하면서, 데이터의 **변수(차원) 개수를 줄이는** 작업. +
-    * 목표: 데이터를 더 단순하게 표현하여 시각화하거나, 다른 모델의 학습 속도를 높임. +
-    * 예시: 수십 개의 항목으로 된 고객 만족도 조사 결과를 '가격 만족도', '품질 만족도' 2~3개의 핵심 요소로 요약. +
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-=== 간단한 비유 === +
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-세탁물을 정리하는 두 가지 방식에 비유할 수 있습니다. +
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-  * 군집화 (Clustering): 빨래 바구니에 섞여있는 옷들을 '흰 옷', '색깔 옷', '수건' 등 비슷한 종류끼리 무더기로 나누는 것과 같다. +
-  * 차원 축소 (Dimensionality Reduction): 어떤 사람을 표현할 때 "키 180cm, 몸무게 75kg, 상의 사이즈 105, 하의 사이즈 32, 신발 270mm..." 라고 길게 설명하는 대신, **"체격이 좋다"** 라고 핵심만 요약해서 말하는 것과 같다.+
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