머신러닝은 전통적인 프로그래밍 방식과는 달리 명시적인 규칙을 프로그래머가 지정하는 것이 아니라, 알고리즘(계산방식)이 데이터를 분석하여 스스로 규칙을 찾아내는 방식으로 동작한다. 머신러닝의 정의- 데이터에서 패턴을 찾아 학습하고, 새로운 데이터에 대해 예측을 수행하는 시스템 # 회귀식으로 머신러닝의 기본 개념 이해하기1) Y = W * XY → 라벨, 예측하려는 값, 출력(Output, 종속변수)X → 입력 데이터, 학습데이터 (Input, 독립변수)W → 가중치(Weight) 또는 계수(Coefficient), 모델, 패턴, 모델이 학습해야 할 값☞ '입력 데이터(X)'에 어떤 '가중치(W)'를 곱해서 '출력(Y)'을 예측하는 것!즉, 머신러닝 모델은 적절한 W(가중치)를 찾는 과정. 머신러닝 목표:=..
