https://kangkun-lee.github.io/tags/%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D/Recent content in 머신러닝 on kangkun-lee blogHugokoTue, 06 Jan 2026 11:04:00 +0900https://kangkun-lee.github.io/notes/machine-learning-%EC%9D%B4%EB%9E%80/Tue, 06 Jan 2026 11:04:00 +0900https://kangkun-lee.github.io/notes/machine-learning-%EC%9D%B4%EB%9E%80/<h1 id="machine-learning-이란">$Machine$ $Learning$ $이란$</h1> <h2 id="machine-learning의-개념">Machine Learning의 개념</h2> <p>머신러닝(Machine Learning)은 <strong>명시적으로 규칙을 다 코딩하지 않아도</strong>, 데이터를 통해 <strong>패턴(규칙)을 학습</strong>해서 예측/분류/추천 같은 일을 하도록 만드는 방법이다.</p> <p>예를 들어,</p> <ul> <li>“스팸 메일은 이런 단어가 많으면 스팸” 같은 규칙을 사람이 하나하나 만들기보다는,</li> <li>스팸/정상 메일 데이터를 많이 보여주고 <strong>스스로 기준을 찾게</strong> 만드는 방식이다.</li> </ul> <p>즉, 머신러닝은 이런 흐름으로 이해하면 된다.</p> <ol> <li>데이터 수집</li> <li>특징(feature) 만들기</li> <li>모델(model)이 패턴 학습</li> <li>새로운 데이터에 대해 예측/판단</li> </ol> <hr> <h3 id="machine--learning">Machine + Learning</h3> <h4 id="machine">$Machine$</h4> <p>여기서 Machine은 “기계”라기보다, <strong>학습을 수행하는 시스템</strong>(프로그램/모델)을 말한다.</p>