0. 머신러닝 기초

1. 머신러닝(Machine Running)

• 머신 러닝은 인공 지능의 한 분야, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야
• 규칙, 데이터 > 규칙, 해답만 주는 것

Ex)
규칙, 데이터

num = 10     # 데이터
if num > 10: # 규칙
    print('10보다 크다')

규칙, 해답

if num > 10             # 규칙
    print ('10보다 크다') # 해답

1) 머신 러닝의 학습 종류

• 지도 학습 : 정답이 있는 데이터 학습 또는 미래 데이터 예측 > Classfication, Regression(고양이, 강아지 분류, 독소소항, 불량 확인 등)
  
• 비지도 학습 : 정답이 없는 데이터로 학습, 데이터의 숨겨진 구조와 특징을 발견 > Clustering(같은 종류끼리 분류 나눈는 것)
  
• 강화 학습 : 머신에게 잘하면 보상을 주어 머신 스스로 학습 > 게임 인공지능
  

2. 라이브러리

• numpy : 행렬, 대규모 다차원 배열을 쉽게 처리할 수 있도록 지원
• pandas : 데이터 조작, 분석을 위한 라이브러리
• matplotlib : 다양한 그래프 표시를 가능케 하는 라이브러리, 각종 데이터 시각화
• Tensorflow : 머신을 만들기 위한 고수준의 구성 요소를 제공하는 라이브러리 > Window
• keras : Tensorflow와 같은 라이브러리를 백엔드로 활용, 쉽게 머신을 구성 > Window
• pytorch : 머신을 만들기 위한 저수준의 구성 요소를 제공하는 라이브러리 > Linux