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안녕하세요! 지난 시간에는 머신러닝의 큰 그림을 그리고, 데이터로부터 학습하는 방식에 따라 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 나뉜다는 것을 살펴보았습니다. 오늘은 그중 가장 광범위하게 활용되는 **지도 학습(Supervised Learning)**의 핵심으로 들어가, 데이터를 이해하고 문제를 정의하는 데 필수적인 두 가지 기둥, 바로 **회귀(Regression)**와 **분류(Classification)**에 대해 심층적으로 알아보겠습니다.이 두 가지는 지도 학습 문제의 90% 이상을 차지한다고 해도 과언이 아닙니다. 이 둘의 차이점을 명확히 이해하는 것은 여러분이 AI 프로젝트를 시작할 때, 어떤 모델을 선택하고 어떻게 접근해야 할지 결정하는 데 가장 중요한 첫걸음이 될 것입니다.1. 지도 학..

안녕하세요! 파이썬의 기본 문법과 모듈/패키지 관리 방법에 대해 알아보며 AI 개발의 든든한 기초를 다졌습니다. 이제는 파이썬을 활용해 구현할 바로 그 AI의 핵심 개념, 즉 **머신러닝(Machine Learning)**에 대해 깊이 있게 탐구할 시간입니다.'머신러닝'이라는 용어는 워낙 많이 들었지만, 정확히 무엇을 의미하는지 명확하게 설명하기는 쉽지 않을 수 있습니다. 간단히 말해, 머신러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고도 데이터로부터 학습하여 성능을 향상시키는 능력을 부여하는 인공지능의 한 분야입니다. 다시 말해, 우리가 규칙을 하나하나 코딩하는 대신, 컴퓨터가 스스로 규칙(패턴)을 찾아내도록 '가르치는' 것이죠.오늘은 머신러닝이 무엇인지, 그리고 머신러닝을 크게 세 가지 범주로 나누는 ..