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머신러닝 모델을 학습시키기 위해서는 데이터가 필수적입니다. 이 데이터는 크게 피처(Feature)와 레이블(Label)로 구성되는데, 이 둘은 머신러닝 모델의 학습과 예측에 중요한 역할을 합니다. 이번 글에서는 피처와 레이블의 차이점을 명확히 설명하고, 몇 가지 예시를 통해 이해를 돕고자 합니다.✨ 피처(Feature)란 무엇인가?피처(Feature)는 머신러닝 모델이 학습할 때 사용되는 입력 변수 또는 속성을 의미합니다. 각 피처는 데이터의 특정 측면을 나타내며, 모델은 이러한 피처들을 분석하여 패턴을 학습하고 예측을 수행합니다. 피처는 독립 변수(Independent Variable) 또는 설명 변수(Explanatory Variable)라고도 불립니다.피처는 숫자, 텍스트, 이미지 등 다양한 형태를..

🤖 머신러닝, 준지도 학습 클러스터링의 세계로준지도 학습 클러스터링은 머신러닝의 한 분야로, 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 없는 데이터를 모두 활용하여 데이터를 클러스터링하는 기법이다. 이는 제한된 양의 레이블 데이터를 가지고 더 많은 데이터를 효과적으로 활용하고자 할 때 유용하다.🔑 핵심 용어: 준지도 학습 클러스터링 (Semi-Supervised Clustering)준지도 학습 (Semi-Supervised Learning): 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 없는 데이터를 함께 사용하여 모델을 학습하는 방법. (labeled data and unlabeled data)클러스터링 (Clustering): 데이터 포인트를 유사한 특성을 가진 그룹, 즉 클러스터로 묶는 작업. (grouping d..