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머신러닝은 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습의 세 가지 유형으로 분류할 수 있습니다. 지도 학습에는 예측을 위해 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 모델을 교육하는 작업이 포함됩니다. 반면 비지도 학습은 사전 정의된 결과 없이 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 패턴을 찾습니다. 강화 학습은 보상 극대화를 목표로 에이전트가 시행착오를 통해 결정을 내리도록 가르치는 데 중점을 둡니다. 이러한 원칙을 이해하는 것은 기계 학습의 용어에 매우 중요합니다.
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