이 글은 머신러닝 개념, 종류, 기본 용어 및 절차, 알고리즘 종류 기초 정리를 담고 있습니다. 머신러닝 개념 머신러닝은 기계학습(Machine Learning, ML)으로 불림. 이름처럼 컴퓨터가 알고리즘(모델)을 사용하며, 데이터 분석 및 패턴 학습. 학습 결과를 바탕으로 자동화, 예측, 솔루션 제시, 의사결정 등이 가능. 예시: 자율주행, 상담 챗봇, 판매량 예측, 맞춤형 서비스/상품 추천. 머신러닝 종류 지도 학습(Supervised Learning) 사람이 제공한 입출력값(함수 관계, 문제와 정답)을 학습하며 예측. 쉽게 말해, 정답이 있는 것을 학습. 시험을 위한 주입식 교육 같다. 지도 학습 중 하나인 일반화 예시는 다음과 같다. 만약 "A상황(문제)에서 B상황(정답)이 발생한다"라고 학습하..
