머신러닝 모델의 목적

머신러닝 모델은 데이터를 학습하여 어떤 문제를 해결하는 것이 목적입니다.

예를 들어, 스팸 메일을 구분하거나, 주택 가격을 예측하는 문제를 해결할 수 있습니다.

머신러닝 모델이 다루는 문제 유형은 크게 두 가지로 나뉩니다.

1. 특정 카테고리(클래스)를 예측하는 분류(Classification)

2. 연속적인 숫자 값을 예측하는 회귀(Regression)

분류와 회귀 문제의 차이점은 다음과 같습니다.

머신러닝 모델을 만들 때, 해결하려는 문제 유형이 분류인지 회귀인지 먼저 결정해야 합니다.

다음 수업에서는 분류에 대해 자세히 알아보겠습니다.