1. 머신러닝의 개념

• 머신러닝은 컴퓨터에게 데이터를 통해 학습하고 작업을 수행하는 기술이다.
• 간단한 알고리즘과 충분한 데이터가 있다면 놀라운 결과를 얻을 수 있다.

2. 머신러닝 알고리즘

• 대부분의 머신러닝 알고리즘은 통계와 수학에 기반하며, 복잡한 알고리즘이다.
머신러닝 알고리즘의 세부 사항을 완전히 이해할 필요는 없지만,
알고리즘이 작동하는 원리는 이해하는 것이 중요하다.
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3. 최근접 이웃 알고리즘 (K-Nearest Neighbors, KNN)

• 가장 간단한 머신러닝 알고리즘 중 하나이다.
• 주어진 데이터 포인트의 주변 이웃들을 확인하여 분류를 수행한다.
K-Nearest Neighbors, KNN
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4. 최근접 이웃 알고리즘의 한계와 개선

• 최근접 이웃 알고리즘은 가까운 이웃의 클래스를 기반으로 분류하지만, 가깝다고 해서 항상 올바른 결정을 내리는 것은 아니다.
• 이를 해결하기 위해 여러 이웃을 사용하는 K-최근접 이웃 알고리즘이 등장했다.

5. 유사성 측정

• 데이터 포인트 간의 유사성을 측정하는 것이 중요하다.
• 유사성 측정을 위해 수학적인 정의가 필요하며, 이를 통해 알고리즘의 성능을 향상시킬 수 있다.

6. 강의 핵심 요약

머신러닝은 데이터를 기반으로 컴퓨터가 학습하고 작업을 수행하는 기술로,
간단한 알고리즘과 충분한 데이터로 놀라운 결과를 얻을 수 있다. 머신러닝 알고리즘은 통계와 수학에 기반하며, 세부 사항을 이해하는 것보다 알고리즘이 작동하는 원리를 이해하는 것이 중요하다.
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