머신러닝 개요

1. 머신 러닝(ML : Machine Learning) 개념 데이터에서 지식을 추출하여 예측하는 자기 학습 알고리즘과 관련된 인공지능의 하위분야로 머신러닝 출현 애플리케이션을 수정하지 않고도 데이터 기반으로 패턴을 학습하고 결과를 추론하는 알고리즘 기법 여러 특징(feature)를 가지는 복잡한 데이터를 기반으로 숨겨진 패턴을 인지하고 해결한다 알고리즘을 통해 예측 오류를 최소화하기 위한 수학적 기법 적용 데이터에서 효율적으로 지식을 추출하여 예측 모델과 데이터 기반 의사결정 능력을 점진적으로 향상시킴 2. 머신러닝의 세 가지 종류 현재 머신러닝은 지도학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Un-supervised Learning), 강화학습(Reinforcement Learning)..