기계학습 유형·알고리즘 선정 퀴즈

인공지능 기초 · 인공지능과 학습 — 문제 상황에 따라 알맞은 기계학습 유형(분류/회귀/군집)과 대표 알고리즘이 다르다. 정답 라벨(정답 데이터)이 있는지, 예측 결과가 범주인지 숫자인지를 먼저 살펴보자.

1. 직접 해보기 — 문제 유형 판별

점수

0 / 0

정확도

–

연속 정답

유형을 선택하세요.

유형	정답 라벨	예측 결과	대표 알고리즘
분류(Classification)	있음(지도학습)	범주(예/아니오, A/B/C)	의사결정트리, k-최근접이웃(KNN)
회귀(Regression)	있음(지도학습)	연속적인 숫자	선형회귀
군집(Clustering)	없음(비지도학습)	비슷한 것끼리 묶은 그룹	k-평균(k-means)

판별 순서 — ① 정답 라벨(과거 정답 데이터)이 있는가? 없다면 «군집(비지도학습)». ② 있다면, 예측 결과가 카테고리인가 숫자인가? 카테고리면 «분류», 숫자면 «회귀».

한 줄 요약 — 정답 라벨 유무와 예측 결과의 형태(범주/숫자)를 보면 분류·회귀·군집 중 어떤 접근이 맞는지 판별할 수 있다.

관련: 기계학습 문제 정의 연습 · 모델 성능 평가 지표 계산기