머신러닝 알고리즘은 크게 지도 학습(supervisid learning)과 비지도 학습(unsupervised learning)으로 나뉜다. 지도 학습 알고리즘이란? - 정답(타깃)이 있으니 알고리즘이 정답을 맞히는 것을 학습한다. - 훈련하기 위한 데이터와 정답이 필요하다. 비지도 학습 알고리즘이란? (6장에서 다룸) - 타깃 없이 입력 데이터만 사용한다. - 따라서 무언가를 맞힐 순 없지만 데이터를 잘 파악하거나 변형하는 데 도움을 준다. 지도 학습에서는 데이터를 입력(input), 정답을 타깃(target)이라고 하고, 이 둘을 합쳐 훈련 데이터(training data)라고 부른다. 머신러닝 알고리즘의 성능을 제대로 평가하려면 훈련 데이터와 평가에 사용할 데이터가 각각 달라야 한다. 가장 간단한 ..
