🦾 Machine Learning

🤓머신러닝(Machine Learning)

⚙ 머신 러닝 (Machine Learning) 이란?

머신러닝(Machine Learning) 은 다양한 개념으로 표현할 수 있지만,

그 중 일반적인 통용은 애플리케이션을 수정하지 않고도 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 결과를 예측하는 알고리즘 기법을 통칭한다.

머신러닝은 문제를 데이터를 기반으로 숨겨진 패턴을 인지해 해결한다.

머신러닝 알고리즘은 데이터를 기반으로 통계적인 신뢰도를 강화하고 예측 오류를 최소화하기 위해 다양한 수학적 기법을 적용해 데이터 내의 패턴을 스스로 인지하고 신뢰도 있는 예측 결과를 도출해 낸다.

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📋머신러닝의 분류

일반적으로 머신러닝은 지도학습(Supervised Learning)과 비지도학습(Un-supervised Learning) , 강화학습(Reinforcement Learning) 으로 나뉜다.

지도학습의 대표적인 머신러닝은 분류(Classification)와 회귀(Regression)으로 나눌 수 있다.

지도학습

• 분류
• 회귀
• 추천 시스템
• 시각/음성 감지/인지
• 텍스트 분석, NLP

비지도학습

• 클러스터링
• 자원 축소
• 강화 학습

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🙇‍♂️ 참조

파이썬 머신러닝 완벽 가이드, 권철민 저, 위키북스