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머신러닝을 공부하다 보면 가설(Hypothesis)과 모델(Model)이라는 용어를 자주 접하게 된다. 이 두 용어는 밀접하게 연관되어 있지만, 엄밀히 말하면 서로 다른 의미를 지닌다. 이 글에서는 가설과 모델의 차이점을 명확히 이해하고, 머신러닝 학습 과정에서 이들이 어떻게 활용되는지 살펴본다.🤔 가설(Hypothesis)이란?가설은 데이터의 패턴을 설명하거나 예측하기 위해 우리가 세우는 '가능성 있는 설명'이다. 쉽게 말해, '이러한 관계가 있을 것이다'라는 추측이나 가정이다. 머신러닝에서는 특정 입력(feature)과 출력(label) 간의 관계를 나타내는 함수 또는 규칙의 형태를 가설이라고 할 수 있다. 예를 들어, '광고비가 증가하면 매출도 증가할 것이다'라는 가설을 세울 수 있다. 여기서 중..

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..