지도 학습의 핵심 원리 이해하기
지도 학습은 입력 데이터와 그에 대한 정답(label)을 통해 모델을 학습시키는 방법입니다. 이 기법은 다양한 예측 문제에 활용되며, 회귀 분석과 분류 문제에 특히 효과적입니다. 지도 학습의 핵심 원리는 데이터에서 패턴을 학습하고, 이를 통해 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는 것입니다. 모델의 성능 향상을 위해 다양한 알고리즘이 존재하며, 각 알고리즘의 특징에 따라 활용할 수 있는 분야가 다릅니다. 이 글에서는 지도 학습의 기본 개념과 원리를 자세히 살펴보겠습니다.