지도·비지도·강화학습 📚 예시 코드 없이 개념만 한 번에! 머신러닝의 대표 학습 방식은 지도학습(Supervised), 비지도학습(Unsupervised), 강화학습(Reinforcement)입니다. 무엇을 예측할지, 정답(label)이 있는지, 보상을 통해 학습하는지에 따라 접근이 달라집니다. 이 글은 개념·예시·평가·장단점·선택 가이드를 코드 없이 깔끔하게 정리합니다.0) 한눈 비교구분지도학습비지도학습강화학습핵심 아이디어정답(Label)로 예측/분류를 학습정답 없이 패턴·구조 발견행동→보상을 반복하며 정책 학습대표 문제분류, 회귀군집화, 차원축소, 이상치 탐지게임/로보틱스, 추천 전략, 운영 최적화데이터 요구정답 라벨 필요(품질 중요)라벨 불필요(양은 많을수록 유리)환경 시뮬레이션/상호작용 로그평가..