컴퓨터를 학습시키면 컴퓨터는 그것의 모델을 만들어낸다. 데이터가 많을수록, 그리고 정확할수록 좋은 모델이 나올 수 있다. 머신러닝은 공식의 대중화이다. 1. 지도학습(Supervised Learning) 과거의 데이터(독립변수와 종속변수와의 관계)를 학습하여 결과를 예측하는 것에 사용하는 것에서 역사와 비슷하며 정답이 있는 문제를 해결하는 것. 지도학습은 분류와 회귀로 나뉜다. 1-1. 회귀(Regressison) 숫자를 예측하고 싶다면 회귀를 사용해야 한다. 즉 종속변수가 양적 데이터라면 회귀를 사용해야 한다. = 지도학습의 회귀로 해결하라. 1-2. 분류(Classification) 어떤 문제에서 추측하고자 하는 것이 숫자가 아닌 문자나 이름이라면 분류를 사용해야 한다. 즉 종속변수가 범주형 데이터라..