지도(Supervised)

term_id: supervised

Category: training_techniques

Definition

지도 학습은 알고리즘에 입력과 정답(레이블)이 모두 포함된 데이터를 공급하는 과정을 포함합니다. 모델은 예측 오차를 최소화함으로써 입력을 출력으로 매핑하는 방법을 학습합니다. 이 기술은

Summary

모델이 레이블이 지정된 입력-출력 쌍으로 학습하는 머신러닝 패러다임입니다.

Key Concepts

  • 레이블 데이터(Labeled data)
  • 매핑(Mapping)
  • 손실 최소화(Loss minimization)

Use Cases

  • 이미지 분류(Image classification)
  • 스팸 감지(Spam detection)
  • 가격 예측(Price prediction)

Code Example

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from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

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