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머신러닝에 대해서 개념, 장단점
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요.
머신러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 패턴을 학습하여, 명시적인 프로그래밍이 없이 예측이나 분류 작업을 수행하는 것을 말합니다. 이를 위해 다양한 머신러닝 모델이 사용됩니다. 머신러닝의 장점은 비교적 간단한 알고리즘에 속하며 속도도 빠르고, 작은 훈련셋으로도 잘 예측한다는 점입니다. 하지만 모든 독립변수가 각각 독립적이라는 전제를 가지고 있기 때문에 이는 장점이 되기도 하고 단점이 되기도 합니다. 따라서 특수 상황을 고려해야 하는 데이터에는 적합하지만 범용성이 높지는 않습니다.
열심히 읽고 답변했어요!
