머신러닝을 통해 시스템이 어떻게 스스로 학습을 한다는 것일까? 결론부터 말하자면, 머신러닝은 어떤 데이터를 분류하거나 값을 예측하는 것이다.분류하거나 값을 예측하는 것은 확률과 통계를 토대로 한다. 이 사진을 보고 어떻게 고양이라고 맞췄는가? 뾰족한 귀, 무늬, 눈코입의 위치, 4개의 다리 등의 특징을 빠르게 스캔하면서 그 동안 우리가 알게모르게 학습된 고양이의 모습이라고 판단했을 것이다. 이렇게 데이터를 잘 분류하기 위한 특징을 머신러닝에서 feature라고 부른다.(feature는 머신러닝에서 엄청 중요한 단어니까 기억해야 한다.) 만약 feature를 홍채의 모양 또는 발톱 모양으로만 분류했다면 고양이인지 몰랐을 것이다.적절한 feature를 잘 정의하는게 머신러닝의 핵심이다. 그렇다면 머신러닝, ..
