📚 상식 퀴즈 해설

Q. 다음 중 머신 러닝 알고리즘 중 하나가 아닌 것은 무엇인가요?

PCA(Principal Component Analysis, 주성분 분석)는 머신 러닝 알고리즘이 아니라 차원 축소(dimensionality reduction) 기법입니다. 고차원 데이터에서 분산이 큰 방향(주성분)을 찾아 데이터의 차원을 줄이는 통계적 방법으로, 데이터 시각화나 전처리 단계에서 사용됩니다. 반면 의사결정나무(Decision Tree)는 데이터를 조건에 따라 분기하여 분류·예측하는 지도 학습 알고리즘이고, K-NN(K-Nearest Neighbors)은 가장 가까운 K개의 이웃 데이터를 기반으로 분류하는 알고리즘이며, SVM(Support Vector Machine)은 데이터를 최적의 경계면으로 분리하는 분류 알고리즘입니다. 머신 러닝은 크게 지도 학습(정답이 있는 데이터로 학습), 비지도 학습(정답 없이 패턴 발견), 강화 학습(보상을 통한 학습)으로 나뉩니다.