4주차 - 머신러닝 기초I

1. 머신러닝의 역사 1959년 아서 새무얼: "컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 학습할 수 있는 기술"로 머신러닝을 최초 정의했습니다.

그는 체커 게임 프로그램을 개발하며 컴퓨터가 경험으로부터 개선할 수 있다는 개념을 제시했습니다. 1998년 톰 미첼: 머신러닝을 더 구체적으로 "경험(E)을 통해 수행한 작업(T)에 대해 측정한 성과(P)가 개선되는 컴퓨터 프로그램"으로 정의했습니다. 빅데이터의 활용: 머신러닝은 대규모 데이터(빅데이터)를 활용하여 더욱 복잡한 문제를 풀 수 있는 컴퓨터 모델을 만듭니다.

빅데이터의 등장은 머신러닝의 발전에 크게 기여하였으며, 이를 통해 더욱 정교한 예측이 가능해졌습니다. 2. 머신러닝의 개념 기본 개념: 머신러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 지식을 학습하는 과정으로, 반복적 학습과 경험을 통해 문제 해결 능력을 발전시킵니다.

지도 학습(Supervised Learning): 레이블이 포함된 데이터를 학습하여 입력과 출력의 관계를 학습합니다. 예를 들어,...