코드없이 머신러닝 맛보기

1. 기계학습 Machine learning

기계학습은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 주어진 데이터로부터 학습하고 스스로 개선할 수 있도록 하는 기술이다. 전통적인 프로그래밍 방식과는 달리, 기계학습에서는 명시적으로 코드로 규칙을 작성하기보다는 데이터를 통해 패턴을 발견하고 예측을 수행한다. 이러한 접근법은 다양한 분야에서 활용되며, 특히 데이터가 풍부한 환경에서 강력한 성능을 발휘한다. 기계학습의 핵심은 알고리즘이다. 알고리즘은 데이터로부터 통찰을 얻고 예측 모델을 구축하는 과정에서 사용하는 수학적 절차다. 기계학습 알고리즘은 일반적으로 크게 세 가지 범주로 나눌 수 있다. 첫째, 감독 학습(Supervised Learning)은 입력 데이터와 해당하는 출력 데이터가 주어진 상황에서 학습을 진행하는 방식이다. 주어진 입력에 대해 정답을 예측하는 모델을 훈련시키는 과정이 포함되며, 주로 회귀 분석이나 분류 작업에 사용된다. 둘째, 비감독 학습(Unsupervised Learning)은 입력 데이터만 제공되며, 데이터의 패턴이나 구조를 스스로 찾아내도록 하는 방법이다. 군집화나 차원 축소와 같은 기법들이 이 범주에 속한다. 셋째, 강화 학습(Reinforcement L…