오늘 공부한 것요약: 머신러닝의 핵심 지식과 개요1. 머신러닝의 정의머신러닝은 컴퓨터가 데이터에서 학습하고, 사람이 정해주지 않은 규칙과 패턴을 스스로 찾아내는 능력입니다.전통적인 프로그래밍과 달리, 조건을 미리 지정하지 않고 데이터를 기반으로 작업을 수행합니다.머신러닝의 목표는 데이터를 활용해 예측, 분류, 최적화와 같은 문제를 자동으로 해결하는 것입니다.2. 머신러닝의 특징학습 기반 접근법:일반 프로그램은 미리 정의된 수학적 공식으로 결과를 생성.머신러닝은 데이터를 기반으로 규칙을 학습하고, 이를 통해 예측과 분류 작업 수행.데이터 중심적:충분한 양과 품질의 데이터가 머신러닝 성능에 중요한 역할을 합니다.자동화된 의사결정:머신러닝 모델은 데이터 분석을 자동화하고 빠르게 의사결정을 내릴 수 있습니다.3..
