1. 머신러닝의 의미와 목적 및 역사 - IBM 컴퓨터 공학자 아서 새뮤얼 Arthur Lee Samuel 1959년, 경험을 통해서 스스로 성능을 높일 수 있는 알고리즘 삽입 (머신러닝의 시초) 머신러닝의 정의 : 컴퓨터가 데이터를 통해 유의미한 패턴과 통계적인 함수를 발견하여 행동의 지침이 되는 *지식을 습득하는 행위 (* 지식 : 예측, 분류, 회귀, 추천시스템 등) 위의 분류(classfication)과 회귀(regression)은 지도학습의 한 분야 클러스터링(clustering)과 차원축소(dimensionality reduction)은 비지도 학습의 한 분야 크게 머신러닝이라고도 하지만, 일반적인 사람들은 AI (Artificial Intelligence)와 구별을 잘 못함. 큰 범위에서는 ..
