01) 머신러닝이란?Tom Mitchell(1998)의 정의에 따르면, 머신러닝은 "경험 E로부터 학습하여 작업 T에 대한 성능 P를 향상시키는 시스템"입니다. 즉, 데이터(경험)를 통해 특정 작업의 성능을 스스로 개선하는 알고리즘을 연구하는 학문이라고 할 수 있습니다. 1.1 머신러닝의 적용사례현재 머신러닝은 다양한 분야에서 활용이 되는데요,컴퓨터 비전문자 인식MLP음성 인식 등에 사용이 됩니다.1.2 머신러닝의 종류크게 3가지 유형으로 나뉩니다.지도학습 : 레이블이 존재하는 데이터(정답)로 학습비지도 학습 : 레이블이 없는 데이터로 패턴을 찾음강화학습 : 행동에 대한 보상을 통해 학습02) 머신러닝 라이프 사이클머신러닝 라이프사이클은 머신러닝 모델을 개발, 배포, 유지보수하는 일련의 단계들을 정의하는..
