머신러닝이란 머신러닝은 컴퓨터 시스템이 데이터로부터 패턴을 학습하고 결정을 내리는 방식입니다. 머신러닝은 프로그래밍을 통해 명시적으로 정의되지 않은 패턴이나 규칙을 스스로 학습하고 데이터를 기반으로 예측, 분류, 판단 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 머신러닝은 크게 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 분류됩니다. 지도 학습(Supervised Learning): 입력 데이터와 그에 대응하는 정답 레이블(label)이 주어지는 상황에서 모델을 학습시키는 방법입니다. 모델은 입력과 정답 데이터 사이의 관계를 학습하고, 새로운 입력에 대해 정답을 예측할 수 있습니다. 비지도 학습(Unsupervised Learning): 정답 레이블이 주어지지 않은 상황에서 입력 데이터의 내부 구조나 패턴을 발견하고자..