데이터/머신러닝

01. 머신러닝의 개념 머신러닝 : 애플리케이션을 수정하지 않고도 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 결과를 예측하는 알고리즘 기법을 통칭 현실세계에서 매우 복잡한 조건으로 인해 기존의 소프트웨어 코드만으로 해결하기 어려웠던 많은 문제점들을 머신러닝을 통해 해결해나가고 있다. 즉, 머신러닝 알고리즘은 데이터를 기반으로 통계적인신뢰도를 강화하고 예측 오류를 최소화하기 위한 다양한 수학적 기법을 적용해 데이터 내의 패턴을 스스로 인지하고 신뢰도 있는 예측 결과를 도출해낸다.  [머신러닝의 분류]지도학습 분류회귀추천시스템 시각/음성 감지/인지텍스트분석, NLP비지도학습 클러스트링차원 축소강화학습 [데이터 전쟁] 머신러닝의 가장 큰 단점은 데이터에 매우 의존적이라는 것이다. 즉, 좋은 품질의 데이터를 갖추지 못한..