์ข ์๋ณ์1 ์ข ์๋ณ์๋ก ๊ตฌ๋ถํ๋ ํ๊ท vs ๋ถ๋ฅ ๋ฌธ์ – ์ฐ์๋ณ์·์ด์ฐ๋ณ์ ์๋ฒฝ ์ดํดํ๊ธฐ ๋จธ์ ๋ฌ๋์ ์ฒ์ ์ ํ ๋ ๊ฐ์ฅ ๋จผ์ ๋ง์ฃผํ๋ ์ง๋ฌธ ์ค ํ๋๋ "์ด ๋ฌธ์ ๋ ํ๊ท ๋ฌธ์ ์ผ๊น, ๋ถ๋ฅ ๋ฌธ์ ์ผ๊น?"์ ๋๋ค. ๊ทธ ํด๋ต์ ํต์ฌ์ ๋ฐ๋ก **์ข ์๋ณ์(ํ๊น ๋ณ์)** ์ ์์ต๋๋ค. ์ข ์๋ณ์๊ฐ ์ฐ์๋ณ์์ธ์ง, ์ด์ฐ๋ณ์์ธ์ง์ ๋ฐ๋ผ ๋ฌธ์ ์ ํ๊ณผ ์ฌ์ฉํ๋ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ด ์์ ํ ๋ฌ๋ผ์ง๊ธฐ ๋๋ฌธ์ด์ฃ . ์ด๋ฒ ๊ธ์์๋ ์ง๋ํ์ต์์ **ํ๊ท vs ๋ถ๋ฅ ๋ฌธ์ ์ ์ฐจ์ด์ **์ ์ข ์๋ณ์์ ๊ด์ ์์ ์ดํดํ๊ณ , ์ด๋ค ๊ฒฝ์ฐ์ ์ด๋ค ๋ชจ๋ธ์ ์จ์ผ ํ๋์ง ์ ๋ฆฌํด๋ด ๋๋ค.๐ ๋ชฉ์ฐจ1. ์ง๋ํ์ต๊ณผ ์ข ์๋ณ์๋?2. ํ๊ท ๋ฌธ์ ์ ์ข ์๋ณ์: ์ฐ์๋ณ์3. ๋ถ๋ฅ ๋ฌธ์ ์ ์ข ์๋ณ์: ์ด์ฐ๋ณ์ ๋๋ ๋ฒ์ฃผํ4. ํ๊ท vs ๋ถ๋ฅ ๋ฌธ์ ๋น๊ต ์ ๋ฆฌํ5. ๋ง๋ฌด๋ฆฌ ์์ฝ1. ์ง๋ํ์ต๊ณผ ์ข ์๋ณ์๋?์ง๋ํ์ต(Supervised Learning)์ **์ ๋ ฅ(X)** ๊ณผ **์ ๋ต(Y.. 2025. 4. 6. ์ด์ 1 ๋ค์