파이썬 머신러닝 시리즈 2편: 지도학습과 비지도학습

파이썬 머신러닝 시리즈 2편: 지도학습과 비지도학습

안녕하세요, 여러분! "파이썬 머신러닝 시리즈"의 두 번째 편에서는 머신러닝의 핵심적인 학습 방법론인 지도학습과 비지도학습에 대해 알아보겠습니다.

지도학습(Supervised Learning)이란?

지도학습은 머신러닝의 학습 방법 중 하나로, 입력 변수와 출력 변수 간의 관계를 모델링하는 방법입니다. 즉, 레이블(정답)이 있는 학습 데이터를 통해 학습을 수행하고, 이를 통해 새로운 입력 데이터에 대한 출력 데이터를 예측합니다.

예를 들어, 스팸 메일 분류는 지도학습의 대표적인 예입니다. 이메일의 내용(입력)과 스팸 여부(출력, 레이블)의 관계를 학습하여, 새로운 이메일이 스팸인지 아닌지를 판단하는 모델을 생성할 수 있습니다.

비지도학습(Unsupervised Learning)이란?

비지도학습은 레이블 없이 입력 데이터만을 이용해 학습하는 방법입니다. 비지도학습에서는 데이터의 패턴, 구조, 분포 등을 찾아내는 것이 주목표입니다.

예를 들어, 고객 분류는 비지도학습의 대표적인 예입니다. 고객 데이터를 바탕으로 비슷한 특성을 가진 고객들을 그룹으로 묶는 클러스터링이 이에 해당합니다.

지도학습과 비지도학습의 차이점

지도학습과 비지도학습의 주요 차이점은 '레이블의 유무'입니다. 지도학습은 레이블이 있는 학습 데이터를 사용하며, 주로 예측이나 분류 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 반면, 비지도학습은 레이블이 없는 학습 데이터를 사용하며, 데이터의 숨겨진 패턴이나 구조를 발견하는 데 사용됩니다.

마치며

오늘은 머신러닝의 핵심적인 학습 방법론인 지도학습과 비지도학습에 대해 알아보았습니다. 다음 시리즈에서는 지도학습의 대표적인 알고리즘인 선형 회귀에 대해 알아볼 예정입니다. 기대해주세요!