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📚 강화학습의 개념과 원리강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 행동 전략을 학습하는 머신러닝 기법이다. 에이전트는 환경에서 상태(state)를 관찰하고 행동(action)을 선택한 후, 그 결과로 보상(reward)을 받으며 다음 상태로 전이된다. 이 과정을 반복하면서 에이전트는 누적 보상을 극대화하기 위한 최적의 정책(policy)을 학습한다. 강화학습은 게임, 로봇 제어, 자율 주행 등 다양한 분야에서 활용되며, 보상 신호를 통해 학습하는 특성 때문에 명시적인 정답이 없는 문제에서도 효과적으로 적용할 수 있다.🚀 강화학습의 주요 구성 요소강화학습에는 에이전트, 환경, 상태, 행동, 보상 등 여러 구성 요소가 있다. 에이전트는 환경 내에서 행동을 선택하는 주체이다. 환경은 ..

🌟 비지도학습의 기본 개념비지도학습은 데이터에 정답 레이블이 없는 상태에서 숨겨진 패턴이나 구조를 찾아내는 머신러닝 기법이다. 지도학습과 달리, 비지도학습에서는 모델이 입력 데이터의 내재적 구조를 스스로 파악해야 한다. 군집화는 비지도학습의 대표적인 예로, 데이터 포인트들을 비슷한 특성을 가진 그룹으로 묶는 작업이다. 이를 통해 데이터의 분포, 구조, 잠재적 관계를 이해할 수 있다. 실제 데이터 분석이나 추천 시스템, 고객 세분화 등 다양한 분야에서 유용하게 활용된다. 📊 군집화 알고리즘의 종류와 특징군집화에는 여러 가지 알고리즘이 존재한다. 가장 많이 사용되는 알고리즘으로는 K-평균 군집화(K-Means Clustering), DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering ..