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;레이블이 없는 예, 라벨이 없는 예
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* [[특성 (머신러닝)|특성]]은 있지만 [[레이블 (머신러닝)|레이블]]이 없는 [[예 (머신러닝)|예]]
* [[특성 (머신러닝)|특성]]은 있지만 [[레이블 (머신러닝)|레이블]]이 없는 [[예 (머신러닝)|예]]
* 레이블이 없는 예는 추론에 대한 입력이다.
* 레이블이 없는 예는 [[추론 (머신러닝)|추론]]에 대한 입력이다.
* 새 데이터를 예측하는 데 사용된다.
* 새 데이터를 예측하는 데 사용된다.
* 준지도 및 비지도 학습에서는 학습 중에 레이블이 없는 예가 사용된다.
* [[준지도 학습|준지도]] [[비지도 학습]]에서는 학습 중에 레이블이 없는 예가 사용된다.
* '스팸' 또는 '스팸 아님'으로 표시되지 않은 이메일은 레이블이 없는 예이다.
* '스팸' 또는 '스팸 아님'으로 표시되지 않은 이메일은 레이블이 없는 예이다.
* 모델을 학습시키는 데는 [[레이블이 있는 예]]를 사용한다. 그런 다음 학습된 모델을 레이블이 없는 예에 적용하여 레이블이 없는 이메일 메시지가 스팸인지 스팸이 아닌지 추론할 수 있다.
* 모델을 학습시키는 데는 [[레이블이 있는 예]]를 사용한다. 그런 다음 학습된 모델을 레이블이 없는 예에 적용하여 레이블이 없는 이메일 메시지가 스팸인지 스팸이 아닌지 추론할 수 있다.

2021년 5월 30일 (일) 02:11 기준 최신판

1 개요[ | ]

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레이블이 없는 예, 라벨이 없는 예
  • 특성은 있지만 레이블이 없는
  • 레이블이 없는 예는 추론에 대한 입력이다.
  • 새 데이터를 예측하는 데 사용된다.
  • 준지도비지도 학습에서는 학습 중에 레이블이 없는 예가 사용된다.
  • '스팸' 또는 '스팸 아님'으로 표시되지 않은 이메일은 레이블이 없는 예이다.
  • 모델을 학습시키는 데는 레이블이 있는 예를 사용한다. 그런 다음 학습된 모델을 레이블이 없는 예에 적용하여 레이블이 없는 이메일 메시지가 스팸인지 스팸이 아닌지 추론할 수 있다.

2 같이 보기[ | ]

3 참고[ | ]

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