Allen's 데이터 맛집

분류(Classification)와 군집(Clustering)은 기계 학습의 두 가지 주요 작업입니다. 그러나 이 두 작업은 목적과 접근 방식에서 차이가 있습니다. 1. 분류 (Classification) 목적: 주어진 입력 데이터를 사전에 정의된 클래스 또는 범주로 분류하는 것이 목표입니다. 학습 방식: 지도학습(Supervised Learning)에 해당합니다. 레이블이 지정된 훈련 데이터를 사용하여 모델을 학습하고, 새로운 데이터에 대한 클래스를 예측합니다. 예시: 스팸 메일 감지, 손글씨 숫자 인식, 암 진단 등 2. 군집 (Clustering) 목적: 주어진 데이터를 비슷한 특성이나 패턴을 공유하는 그룹 또는 군집으로 나누는 것이 목표입니다. 학습 방식: 비지도학습(Unsupervised Lea..