머신러닝(Machine Learning)은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터에 학습할 수 있는 기능을 제공하는 데이터 과학 분야입니다. 머신러닝은 복잡한 문제를 해결하고 데이터에서 인사이트를 도출할 수 있는 가장 흥미롭고 강력한 기술 중 하나입니다. 머신러닝은 마케팅, 의료, 금융, 교육 등 다양한 산업 및 영역에서 다양하게 활용되고 있습니다. 성공적인 데이터 과학자가 되려면 데이터 분석 및 모델링에 사용되는 기본 머신러닝 알고리즘에 대한 탄탄한 기초가 있어야 합니다. 알고리즘은 컴퓨터가 계산이나 기타 문제 해결 작업을 수행하기 위해 따라야 하는 일련의 명령 또는 지침입니다. 알고리즘은 기능, 복잡성, 설계 등에 따라 다양한 범주로 분류할 수 있습니다. 이 블로그에서는 모든 데이터 과학 애호가가 알..

소개 빠르게 발전하는 기술 환경에서 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)은 게임 체인저로 등장하여 우리가 세상과 상호 작용하고 인식하는 방식에 혁명을 일으켰습니다. 효율성 향상부터 복잡한 문제 해결까지 AI와 ML의 융합은 산업을 재편하고 전례 없는 속도로 혁신을 주도하고 있습니다. 인공지능과 머신러닝의 이해 인공 지능은 우리가 "스마트"하다고 생각하는 방식으로 작업을 수행할 수 있는 기계의 광범위한 개념입니다. 반면 머신러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 기계가 데이터를 통해 학습할 수 있도록 하는 AI의 하위 집합입니다. 이 두 가지를 함께 사용하면 시간이 지남에 따라 성능을 향상할 수 있는 지능형 시스템을 만들 수 있습니다. 정의 인공 지능(AI): AI는 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을..