ML 소개

머신러닝(ML)의 흥미진진한 세계에 오신 것을 환영합니다! 이 레슨에서는 ML의 기본 개념을 소개하고 앞으로의 여정을 위한 토대를 마련할 것입니다.

머신러닝은 명시적으로 프로그래밍되지 않고도 컴퓨터가 경험을 통해 학습하고 개선할 수 있도록 하는 인공지능(AI)의 한 분야입니다. ML의 목표는 프로그램이 패턴을 학습하고 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 내리도록 하는 것입니다.

ML은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템 등 수많은 실제 응용 분야를 가지고 있습니다. ML은 다양한 산업을 혁신하고 전통적인 프로그래밍 방식으로는 해결하기 어렵거나 비실용적인 복잡한 문제를 해결할 수 있는 힘을 가지고 있습니다.

ML 모델의 목표는 크게 세 가지 주요 유형으로 분류됩니다:

• 지도 학습(Supervised learning)
• 비지도 학습(Unsupervised learning)
• 강화 학습(Reinforcement learning).

이 과정에서는 기본적인 지도 학습 및 비지도 학습 알고리즘을 구현하는 방법을 다룹니다.

머신러닝의 세계로 떠나는 흥미진진한 여정을 시작할 준비를 하세요!