[쉽게 배우는 AI] 14. 머신러닝 수업을 마치며

지금까지 총 14편에 걸쳐 머신러닝의 개념에 대해 살펴보았는데요. 머신러닝이 무엇인지, 어떤 모델로 어떻게 동작하는지 등 여러 궁금증을 해결할 수 있는 시간이었습니다. 이번 AI 시리즈를 통해 그저 막연하게 생각했던 머신러닝의 개념을 정리해 보면서, 여러분의 시야도 한층 더 넓어졌길 바랍니다.

또한 지금까지 소비라고 생각했던 행동이 새로운 생산으로 이어질 수 있으며, 누구나 ‘생산자’가 될 수 있다는 점도 기억해 주시면 좋겠습니다. 앞으로 머신러닝 엔지니어를 꿈꾸는 분들의 멋진 활약을 기대하며 글을 마칩니다. 감사합니다.

[쉽게 배우는 AI] 시리즈 보러 가기

1. 머신러닝이란?

2. 머신러닝 모델이란?

3. 데이터 산업과 직업

4. 표와 데이터 셋

5. 독립변수와 종속변수란?

6. 상관관계와 인과관계

7. 머신러닝의 분류

8. 지도학습이란?

9. 회귀 vs 분류

10. 비지도 학습의 군집화

11. 연관 규칙 학습이란?

12. 비지도 학습의 목적

13. 강화학습이란?

14. 머신러닝 수업을 마치며

<원문>

비전공자를 위한 AI 클래스 14화. 수업을 마치며

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