<aside> <img src="https://prod-files-secure.s3.us-west-2.amazonaws.com/83c75a39-3aba-4ba4-a792-7aefe4b07895/94dbaed9-349c-449d-bc43-25de3ae5a780/SpartaIconScale9.png" alt="https://prod-files-secure.s3.us-west-2.amazonaws.com/83c75a39-3aba-4ba4-a792-7aefe4b07895/94dbaed9-349c-449d-bc43-25de3ae5a780/SpartaIconScale9.png" width="40px" /> 수업 목표

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목차

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<aside> <img src="https://prod-files-secure.s3.us-west-2.amazonaws.com/83c75a39-3aba-4ba4-a792-7aefe4b07895/11965e36-5cde-4d10-b470-06dfbe247327/scc캐릭터_아하_280x280.png" alt="https://prod-files-secure.s3.us-west-2.amazonaws.com/83c75a39-3aba-4ba4-a792-7aefe4b07895/11965e36-5cde-4d10-b470-06dfbe247327/scc캐릭터_아하_280x280.png" width="40px" /> 필수 프로그램 설치

✅ Google Chrome

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이번에 배울 것

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머신러닝이란 무엇이며, 데이터 분석에서의 머신러닝 프로세스는 어떻게 구성되는지 알아보겠습니다!

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1. 머신러닝이란?

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컴퓨터가 인간의 개입 없이(또는 최소한으로) 데이터를 학습하여 패턴을 찾아내고, 새로운 데이터에 대해 예측이나 분류를 수행하는 기술입니다. ex) 스팸 메일 필터링, 이미지 분류, 음성 인식 등

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머신러닝의 3대 요소

<aside> 1️⃣

데이터(Data)

: 데이터가 참고하는 정보의 모음

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<aside> 2️⃣

알고리즘(Algorithm)

: 문제를 해결하기 위해 순서대로 처리하는 방법이나 규칙

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<aside> 3️⃣

컴퓨팅 파워(Computing Power)

: 컴퓨터가 얼마나 빠르고 많이 일(연산)을 할 수 있는지를 나타내는 능력치

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머신러닝, AI, 딥러닝의 관계

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