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[WIL]머신러닝 - 1주차 강의 개발일지

머신러닝의 기원을 생각해본다면 사람들이 예측하고 싶은 여러가지 이벤트를 사람이 모두 고려하기에는 어려움이 있기에 컴퓨터가 직접 그런 예측에 필요한 인자들을 학습하고 예측할 수 있게 하기 위하여 발전하게 되었다. 그리고 우리가 자주 접하는 단어인 딥러닝은 머신러닝의 방법 중 하나이다. 머신러닝이 발전하는 초기에는 이 딥러닝을 MLP(Multi-Layer Perceptron)이라고 불렸으나 어감이 좋은 딥러닝으로 정착화 되었다. 1. 해답을 찾는 방식 머신러닝으로 문제를 풀때 해답을 찾는 방식은 크게 회귀 or 분류로 나눌 수 있다. 회귀는 출력값을 연속적인 소수점으로 예측하게 하도록 푸는 방법을 이야기 하고 분류는 정해진 출력값에 따라서 분류하는 것을 분류라고 한다. * 하지만 이렇게 연속적인 값이라는 것..