ML

ML(머신러닝)은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고, 그 학습을 바탕으로 예측하거나 결정을 내릴 수 있도록 하는 기술입니다. ML은 다양한 알고리즘과 수학적 모델을 사용하여 데이터에서 패턴을 식별하고, 이를 통해 새로운 데이터에 대한 일반화를 가능하게 합니다. ML의 주요 유형은 크게 세 가지로 나눌 수 있습니다: 1. 지도 학습(Supervised Learning) : 입력 데이터와 그에 대한 정답(레이블)이 주어지고, 모델이 이를 학습하여 새로운 입력에 대해 정답을 예측하는 방식입니다. 예를 들어, 이메일 스팸 필터링이나 주식 가격 예측 등이 있습니다. 2. 비지도 학습(Unsupervised Learning) : 입력 데이터만 주어지고, 모델이 데이터를 스스로 분석하여 패턴이나 그룹을 찾아내는 방식입니다. 클러스터링이나 차원 축소 등이 이 범주에 포함됩니다. 3. 강화 학습(Reinforcement Learning) : 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 방식입니다. 주로 게임이나 로봇 제어 등에 활용됩니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템 등 다양한 분야에 광범위하게 적용되고 있으며, 데이터가 많아짐에 따라 그 중요성과 활용도가 더욱 증가하고 있습니다.