# 학습 데이터 ## 개요 **학습 데이터**(Training Data)는 머신러닝 모델을 훈련시키기 위해 사용되는 데이터셋입니다. 이 데이터는 모델이 특정 작업(예: 이미지 분류, 자연어 이해, 예측 등)을 수행하도록 학습하는 데 핵심적인 역할을 하며, 입력 데이터와 해당하는 정답(라벨)의 쌍으로 구성되는 경우가 많습니다. 학습 데이터의 품질과 다양성은...
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"비지도 학습"에 대한 검색 결과 (총 4개)
# 계층적 클러스터링 ## 개요/소개 계층적 클러스터링(Hierarchical Clustering)은 데이터 포인트 간의 유사도를 기반으로 계층 구조를 형성하는 비지도 학습 알고리즘입니다. 이 방법은 데이터의 자연적인 계층 구조를 탐지하고, 군집 간 관계를 시각화하는 데 효과적입니다. 주로 생물학, 마케팅 분석, 이미지 처리 등 다양한 분야에서 활용되며,...
# Q-러닝 ## 개요 Q-러닝(Q-learning)은 강화학습(Reinforcement Learning, RL)의 대표적인 알고리즘 중 하나로, **모델을 사용하지 않는 비지도 학습** 방식이다. 이 기법은 에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호작용하며 최적의 행동 정책을 학습하는 데 초점을 맞춘다. Q-러닝의 핵심 개념인 **Q-값...
# 클러스터링 ## 개요 클러스터링(Clustering)은 데이터 포인트를 유사성에 따라 그룹화하는 **비지도 학습(unsupervised learning)** 기법으로, 데이터의 내재적 구조를 탐색하고 패턴을 발견하는 데 활용됩니다. 이는 분석가들이 대규모 데이터 세트에서 의미 있는 정보를 추출할 수 있도록 도와주며, 마케팅, 생물정보학, 이미지...