1. 회고   머신러닝... 뭔말일까...? 프로젝트를 하려면 일단 대충이라도 이해를 시켜야하는데 그냥 뭔가 딴세상 이야기 같다. 그냥 흘려듣고 넘기면 나름 즐겁게 들을 텐데, 팀프로젝트가 걸려있으니 그것도 안됨..물론 알고 있으면 무조건 득이지만, 취업 그자체로는 마케터에게 머신러닝은 우선순위가 아니다보니, 이걸 지금 시기에 하는게 맞나 하는 조바심이 난다. 하지만 향후의 트렌드를 보면 데이터 기반의 사고와 머신러닝 관련 지식이 점점 더 중요한 역량으로 자리 잡고 있다는 걸 부정할 수 없다. 이번 프로젝트를 통해서는 기본적인 개념만 다지고 입사 후에 좀 더 관심을 가지고 공부하는 걸로 방향을 잡고 있다.  오늘은 통계학을 전체적으로 복습하는 시간을 가졌고, 머신러닝 내용을 훑어보면서 과제풀이 위주로 진..

1. 머신러닝의 기본 정의AI: 인간의 지능을 요구하는 업무를 수행하기 위한 시스템Machine Learning: 관측된 패턴을 기반으로 의사 결정을 하기 위한 알고리즘 Deep Learning: 인공신경망을 이용한 머신러닝. 머신러닝의 하위 개념Data science: AI를 포괄하여 통계학과 컴퓨터공학을 바탕으로 발전한 융합학문Data Analysis: 데이터 집계, 통계 분석, 머신러닝을 포함한 행위  2. 머신러닝이 발전한 이유인간은 데이터를 기반으로 한 의사결정을 내리고 싶기 때문  통계: 모집단(전체 집단)의 성질을 표본집단으로부터 알기 위한 추론 방법-> 비용의 한계(시간과 돈)로 인해, 전체 모집단의 성질을 알 수 없기 때문에 표본을 뽑아서 성질을 파악하고자 한 것을 계기로 통계가 발전함 ..