AI

머신 러닝(Machine Learning, ML)은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍 되지 않아도 데이터를 기반으로 학습하고, 스스로 개선하며, 예측 또는 결정을 내릴 수 있는 기술입니다. 이는 인공지능(AI)의 하위 분야로, 데이터에서 패턴을 발견하고 이를 바탕으로 문제를 해결하는 능력을 개발하는 데 초점을 맞추고 있습니다.  머신 러닝은 오늘날 인공지능 기술의 핵심으로 자리 잡았으며, 음성 인식, 이미지 분석, 추천 시스템, 자율 주행 등 다양한 응용 분야에서 사용되고 있습니다.   머신 러닝(Machine Learning, ML)  1. 머신 러닝의 정의  머신 러닝은 "컴퓨터가 데이터에서 패턴을 학습하고, 새로운 데이터에 대한 결과를 예측하거나 결정을 내리는 알고리즘과 모델을 만드는 과정"으로 정의할 수 있습니다.  기본 원리: 머신 러닝은 사람이 만든 규칙 대신 데이터를 학습하여 규칙과 패턴을 스스로 도출합니다.  예: 이메일에서 스팸과 정상 메일을 분류하는 시스템은 사람이 모든 조건을 지정하지 않아도, 데이터를 기반으로 자동으로 패턴을 학습해 스팸 메일을 필터링 합니다.  주요 목표: 데이터로부터 학습. 학습한 내용을 일반화하여 새로운 데이터에 적용.  2. 머신 러닝의 주요 특징  2.1 데이터 중심 학습  머신 러닝은 대량의 데이터를 통해 학습하며, 데이터의 양과 질이 모델의 성능을 결정짓습니다. 더 많은 데이터와 다양한 데이터를 사용할수록 학습 모델의 성능이 좋아질 가능성이 높습니다.  2.2 자동화된 의사 결정  머신 러닝은 데이터에서 학습한 결과를 기반으로 자동으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 예: 자율 주행 자동차가 도로 상황을 분석하고 자동으로 방향을 결정.  2.3 패턴 인식  머신 러닝은 데이터에서 숨겨진 패턴을 발견하고 이를 활용합니다. 예: 고객의 구매 데이터를 분석하여 추천 상품을 제안....