머신러닝(기계학습)이 무엇인지, 그리고 통계와 머신러닝이 어떻게 서로 다른지에 대해 알아봅니다. 이 강의를 통해 데이터 분석에서 머신러닝이 차지하는 중요한 역할과 그 기본 원리를 이해할 수 있습니다.

머신러닝이란?

머신러닝은 컴퓨터가 데이터에서 학습하도록 하여, 명시적으로 프로그래밍되지 않은 작업을 수행할 수 있게 하는 과학의 한 분야입니다. 즉, 알고리즘이 데이터를 분석하고 데이터로부터 학습하며 그 학습을 바탕으로 결정을 내리거나 예측을 하는 것입니다.

통계학 vs. 머신러닝

통계학은 데이터에서 의미를 추출하고, 추론을 하는 데 중점을 둡니다. 이에 반해, 머신러닝은 주로 예측과 패턴 인식에 초점을 맞추며, 대량의 데이터를 직접 학습해 복잡한 패턴을 자동으로 인식하는 데 유용합니다. 물론, 두 분야는 많은 기술과 개념을 공유하고 있지만, 접근 방식과 적용 분야에서 차이를 보입니다.

머신러닝의 주요 유형

1. 지도 학습(Supervised Learning): 입력 데이터와 그에 대한 명확한 출력 레이블이 주어지며, 모델은 이 두 가지를 연결하는 방법을 학습합니다. 예를 들어, 이미지를 '고양이' 또는 '개'로 분류하는 문제가 있을 수 있습니다.
2. 비지도 학습(Unsupervised Learning): 출력 레이블 없이 입력 데이터만 주어집니다. 모델은 데이터 내의 패턴이나 구조를 찾으려고 합니다. 클러스터링과 주성분분석 등이 대표적인 예입니다.
3. 강화 학습(Reinforcement Learning): 에이전트가 환경과 상호 작용하며, 특정 목표를 달성하기 위한 최적의 행동 방식을 학습합니다. 보상 시스템을 통해 학습이 진행됩니다.

머신러닝은 데이터 분석, 소프트웨어 개발, 연구 등 다양한 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이 강의를 통해 기계 학습의 기본 개념을 이해하고, 데이터 분석에 있어서의 그 중요성을 인식할 수 있습니다.