머신러닝 [개요]1. 정의 - 컴퓨터가 인간의 개입 없이(또는 최소한으로)데이터를 학습하여 패턴을 찾아내고, 새로운 데이터에 대해 예측이나 분류를 수행하는 기술 - 머신러닝의 3대 요소 : "데이터", "알고리즘(머신러닝의 모델)", "컴퓨팅 파워" - [인공지능 : AI, 사람의 지능적 작업을 기계가 수행하게 하는 광범위 개념] > [머신러닝 : 데이터에서 특징, 규칙을 학습 || AI 실현 방법 중 하나] > [딥러닝 : 머신러닝 하위분야, 사람 뇌신경을 본 떠 만든 인공신경망을 여러 겹 쌓아 복잡한 정보 학습] 2. 머신러닝 vs 기초 통계 분석구분머신러닝기초 통계 분석목적- 패턴의 학습을 통한 예측- “얼마나 잘?”# 정확도와 재현률 등에 초점- 새롭게 들어오는 데이터와 관련- 가설의 ..