머신러닝 개요 인간이 직접 데이터를 분석해 규칙을 유도, 모델을 구축하는 '기호주의 방식' 머신러닝은 데이터를 이해하는 알고리즘의 과학이자 하나의 어플리케이션이다. 머신러닝은 데이터를 지식으로 바꿀 수 있다. 머신러닝을 활용해 더 효율적으로 지식을 추출할 수 있다. 머신러닝 분류 : 지도학습 지도학습 : 레이블 된 훈련 데이터를 활용해 모델을 학습시켜, 본 적 없는 가까운 미래 데이터에 대한 예측값을 출력하는 것. 분류 : 지도학습의 하위 카테고리. 과거의 관측을 기반으로 새로운 샘플의 범주형 클래스 레이블 예측이 목적. 클래스 레이블은 이 때 클래스를 구분하는 규칙을 점선으로 표현하기도 하는데, 이는 '결정경계'라고 불리기도 한다. (클래스 레이블, 불연속적인 일종의 데이터가 속한 그룹) 대표적인 예로..