머신러닝 개념 파헤치기, 알고리즘과 활용 - 기초부터 응용까지 모든 것
💻 머신러닝의 기초란?머신러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고, 경험을 바탕으로 예측과 결정을 내릴 수 있게 하는 기술입니다. 예를 들어, 여러분이 고양이와 개의 사진을 보고 누가 누군지를 구별할 수 있는 경험이 있다면, 머신러닝은 그런 경험을 컴퓨터와 공유하는 과정입니다. 이는 사용자의 과거 경험, 즉 데이터를 바탕으로 최적의 결과를 도출하도록 하는 시스템이죠.머신러닝 개념 파헤치기: 알고리즘과 활용 더 알아보기기본적으로, 머신러닝은 다양한 알고리즘을 통해 이루어집니다. 이러한 알고리즘들은 주로 세 가지 카테고리, 즉 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 나뉩니다. 지도 학습은 레이블이 있는 데이터를 학습하여 예측 모델을 만드는 알고리즘이고, 비지도 학습은 레이블이 없는 데이터에서 패턴이나 구조를..
