# 데이터 과학을 위한 파이썬 머신러닝 : 1. 머신러닝의 기초

- Author: @laetipark
- Published: 2022-04-01
- Updated: 2022-11-02
- Source: http://blex.me/@laetipark/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EA%B3%BC%ED%95%99%EC%9D%84-%EC%9C%84%ED%95%9C-%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-1-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D%EC%9D%98-%EA%B8%B0%EC%B4%88
- Tags: 파이썬, 머신러닝, 데이터과학, 한빛아카데미

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### 알고리즘과 머신러닝의 차이
- 알고리즘(Algorithms) : 어떠한 문제를 해결하기 위한 일련의 절차나 방법
- 머신러닝(Machine Learning) : 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하도록 만드는 알고리즘 또는 기술

> 예시  
머신러닝 : 유튜브는 개인이 유튜브 영상 보는 패턴에 대해 학습하는 프로그램  
알고리즘 : 다음 영상을 추천하기 위해 머신러닝을 통해 만들어진 패턴

### 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계
*인공지능⊃머신러닝⊃딥러닝*
- 인공지능(Artificial Intelligence, AI) : 컴퓨터가 학습, 추론, 지각 능력을 학습시키는 기술
- 딥러닝(Deep Learning) : 머신러닝 기법 중 신경망을 기반으로 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는 데 사용하는 기술

### 빅데이터와 머신러닝
- 빅데이터(Big Data) : 데이터 수집, 저장, 분석이 어려울 만큼 방대한 양의 데이터  
> 빅데이터는 데이터가 방대할수록 학습 성능에 크게 영향을 미치는 머신러닝 분야에 의미 있게 사용

### 머신러닝 학습 프로세스
![](https://static.blex.me/images/content/2022/4/1/20224113_NkUMfIs2JR1s5vTtdiy7.jpg)  
데이터 x를 함수 f()에 넣으면 예측치 y가 나옴  
머신러닝은 함수 f()에 해당  
모델(Model) : 상관관계를 식으로 표현

### 머신러닝의 종류
- 지도학습(Supervised Learning) : 정답이 있는 데이터를 통해 학습
  1) 회귀(Regression) : 데이터 특징을 통해 연속형 값을 찾는 것  
  2) 분류(Classification) : 데이터 특징을 통해 이산형 값을 찾는 것 (0과 1, 남자와 여자 등)
- 비지도학습(Supervised Learning) : 정답이 없는 데이터를 통해 학습시켜 새로운 데이터에 대한 결과를 예측
  1) 군집(Clustering) : 데이터 특징이 유사한 값들의 모임을 군집으로 표현
- 강화학습(Reinforcement Learning) : 컴퓨터가 현재의 상태에서 어떠한 행동이 가장 적절한 지 스스로 시뮬레이션하면서 학습
- 생성(Generation) : 모델이 학습한 것을 토대로 유사한 데이터를 만들어내는 것
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### 연습문제  
[데이터 과학을 위한 파이썬 머신러닝 1장 연습문제 풀이](https://blex.me/@Laeti-Park/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EA%B3%BC%ED%95%99%EC%9D%84-%EC%9C%84%ED%95%9C-%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-1%EC%9E%A5-%EC%97%B0%EC%8A%B5%EB%AC%B8%EC%A0%9C-%ED%92%80%EC%9D%B4)

### 참고문헌
최성철, 『데이터 과학을 위한 파이썬 머신러닝』, 초판, 한빛아카데미, 2022