✳ 개요

✅ 머신러닝의 개념

▶ 머신러닝이란 애플리케이션을 수정하지 않고도 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 결과를 예측하는 알고리즘 기법을 통칭

✅ 머신러닝의 분류

▶ 지도학습

• 분류
• 회귀
• 추천 시스템
• 시각 및 음성 감지(인지)
• NLP

▶ 비지도학습

• 클러스터링
• 차원 축소
• 강화학습

💡 머신러닝에서 중요한 것? 머신러닝에서 중요한 것은 데이터와 알고리즘이다. 최적의 알고리즘을 구축하는 능력도 중요하지만, 양질의 데이터를 이해하고 처리하는 것이 더 중요할 수도 있다.

✅ Python ML 생태계를 구성하는 주요 패키지

▶ 머신러닝 패키지

• 사이킷런, 텐서플로, 케라스 등

▶ 행렬/선형대수/통계 패키지

• NumPy, SciPy

▶ 데이터 핸들링

• Pandas - 2차원 데이터 처리에 특화, Matplotlib을 이용한 시각화

▶ 시각화

• Matplotlib - 세분화된 API
• Seaborn - 조금 더 개선된 시각화 패키지