머신러닝으로 해결 가능한 문제의 유형
머신러닝으로 해결 가능한 문제는 대표적으로 분류, 회귀, 군집화로 구분합니다.
분류 문제 (Classification)
🗂️ 분류는 한마디로 "여러 상자 중 어디에 넣을지 고르는 것"입니다.
예를 들어 사진 한 장을 보고 "강아지 상자"에 넣을지 "고양이 상자"에 넣을지 고르는 것처럼, 미리 정해진 몇 가지 종류(그룹) 중 하나를 딱 골라내는 문제가 분류 문제입니다.
예) "이 메일은 스팸일까 아닐까?", "이 사진은 가위일까 바위일까 보일까?", "이 동물은 강아지일까 고양이일까?", "시험에 합격일까 불합격일까?"
고를 수 있는 상자(종류)가 2개면 이진분류(예: 합격/불합격), 3개 이상이면 다중분류(예: 강아지/고양이/토끼)라고 부릅니다.
회귀 문제 (Regression)
🔢 회귀는 한마디로 "정확한 숫자를 콕 집어 맞히는 것"입니다.
상자를 고르는 게 아니라, "내일 놀이공원에 몇 명이 올까?", "이 아이스크림이 얼마나 팔릴까?"처럼 딱 떨어지는 숫자 하나를 예측하는 문제가 회귀 문제입니다.
예) "날씨가 더울수록 아이스크림이 몇 개 더 팔릴까?", "공부를 몇 시간 하면 성적이 몇 점이 될까?", "키가 크면 몸무게는 몇 kg일까?"
💡 분류 vs 회귀, 이렇게 구분해요
| 분류 | 회귀 |
|---|
| 무엇을 맞히나요? | 정해진 종류(상자) 중 하나 | 딱 떨어지는 숫자 |
| 질문 예시 | "강아지일까, 고양이일까?" | "몇 명이 올까?" |
학습 시간에 따른 성적 (회귀 모델이 찾은 추세선)
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Q1-8. 머신러닝으로 해결 가능한 문제의 유형과 방법에 대한 설명으로 잘못된 것을 고르세요.