머신러닝의 핵심 개념 이해하기 머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 예측을 수행하는 알고리즘을 연구합니다. 이 글에서는 머신러닝의 핵심 개념을 설명하고, 어떤 종류의 문제를 해결할 수 있는지 알아보겠습니다.
머신러닝의 정의 머신러닝은 데이터를 기반으로 패턴을 찾아 모델을 만들고, 이 모델을 사용해 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는 과정입니다. 이를 통해 사람의 개입 없이 컴퓨터가 스스로 학습하고 문제를 해결할 수 있습니다.
지도학습(Supervised Learning)과 비지도학습(Unsupervised Learning) 머신러닝의 주요한 학습 방법은 지도학습과 비지도학습으로 나뉩니다. 지도학습(Supervised Learning) 지도학습: 입력 데이터와 정답 레이블이 함께 제공되는 학습 방법으로, 주로 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제에 사용됩니다.
대표적인 알고리즘으로는 선형 회귀(Linear Regression...
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원문 링크 : 머신러닝 : 머신러닝의 핵심 개념 이해하기
