01_ 머신러닝이란?

머신러닝의 개념

현재의 컴퓨터는 스스로 학습할 수 없기 때문에, 수행할 작업을 지시하려면 반드시 사람이 프로그램을 작성해야 함
**기계학습(Machine Learning)**은 컴퓨터가 주어진 데이터로부터 스스로 학습하도록 하여, 명시적인 프로그래밍 없이도 문제를 해결할 수 있도록 하는 인공지능의 한 분야임
즉, 컴퓨터가 데이터를 통해 “경험”을 쌓고, 그로부터 “패턴”을 학습하여 새로운 데이터를 예측하는 과정임

전통적인 프로그래밍 vs 기계학습

구분	전통적 프로그래밍	기계학습
접근 방식	사람이 명시적으로 규칙을 작성	데이터로부터 규칙을 자동 학습
입력	규칙 + 데이터	데이터 + 결과(label)
출력	결과	규칙(모델)
예시	강아지/고양이 구별을 위한 규칙을 직접 코딩	강아지/고양이 이미지를 학습시켜 자동 분류 모델 생성

예시

전통적 방식: “귀가 뾰족하면 고양이”, “짧고 둥글면 강아지” 등의 규칙을 직접 작성
기계학습 방식: 다수의 사진과 각 사진의 정답(label)만 제공 → 컴퓨터가 스스로 패턴을 학습

02_ 머신러닝의 용어들

인공지능, 머신러닝, 딥러닝

인공지능(AI): 인간의 지능적 행동을 모방하는 기술 전반
머신러닝(ML): AI의 하위 분야로, 데이터를 기반으로 패턴을 학습하는 알고리즘 연구
딥러닝(Deep Learning): 머신러닝의 세부 분야로, 인공신경망(ANN)을 기반으로 한 학습

머신러닝의 역사 (간략)