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머신러닝은 데이터를 학습하여 특정 작업을 수행하는 모델을 만드는 기술입니다. 학습 방식에 따라 머신러닝은 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 준지도학습(Semi-Supervised Learning), 강화학습(Reinforcement Learning) 네 가지 주요 유형으로 나뉩니다. 이번 글에서는 각 학습 방식의 개념과 차이점, 활용 사례를 자세히 알아보겠습니다.1. 지도학습 (Supervised Learning)1.1 지도학습이란?지도학습(Supervised Learning)은 입력 데이터(Input)와 그에 대한 정답(Label 또는 Output)이 함께 제공되는 데이터셋을 기반으로 학습하는 방식입니다. 즉, 머신러닝 모델이 주어진 ..

1. 머신러닝이란?1.1 머신러닝의 정의머신러닝(Machine Learning)은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않아도 데이터에서 패턴을 학습하고 스스로 개선할 수 있도록 하는 인공지능(AI)의 한 분야입니다. 즉, 사람이 일일이 규칙을 프로그래밍하지 않아도, 데이터를 학습하여 특정 작업을 수행하는 모델을 생성하는 기술입니다.머신러닝의 개념을 쉽게 이해하기 위해 예를 들어보겠습니다. 우리가 이메일을 사용할 때, 받은 편지함에는 스팸메일이 자동으로 필터링됩니다. 이 과정에서 머신러닝 모델이 이메일의 내용을 분석하고, 기존 스팸메일 패턴을 학습하여 새로운 스팸메일을 예측하고 필터링하는 역할을 합니다.1.2 머신러닝의 주요 특징데이터 기반 학습: 머신러닝 모델은 데이터를 통해 패턴을 찾고, 새로운 입력값이..