머신러닝이란 무엇인가요?
머신러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고도 데이터로부터 학습하고 향상되는 능력을 말합니다. 즉, 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고, 그 데이터에서 패턴을 발견하여 미래의 결과를 예측하거나 의사결정을 내리는 기술입니다. 예를 들어, 이메일 스팸 필터는 머신러닝을 사용하여 스팸 메일과 정상 메일을 구분하는데, 수많은 이메일 데이터를 분석하여 스팸 메일의 특징(특정 단어, 발신자 주소 등)을 학습하고, 새로운 이메일이 스팸인지 아닌지 판단합니다. 머신러닝은 다양한 분야에서 활용되며, 이미지 인식, 자연어 처리, 의료 진단, 금융 예측 등 광범위한 응용 사례를 가지고 있습니다. 단순히 데이터를 분석하는 것 이상으로, 데이터에서 얻은 지식을 바탕으로 미래를 예측하고, 더 나아가 스스로 개선해나가는 자가 학습 기능까지 포함하는 넓은 개념입니다. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등 다양한 학습 방식이 존재하며, 각 방식은 데이터의 특성과 목표에 따라 적절히 선택됩니다.
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