A. 머신러닝이란 무엇일까요?

머신러닝은 인공지능(AI)의 한 분야로, 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고도 데이터를 통해 학습하고 예측하는 능력을 갖추도록 하는 기술입니다. 데이터를 분석하고 패턴을 인식하여 미래를 예측하거나 새로운 데이터에 대한 결정을 내리는 데 사용됩니다. 일상생활에서 흔히 접하는 추천 시스템, 스팸 필터링, 자율 주행 자동차 등 다양한 분야에 활용되고 있습니다.

B. 머신러닝의 종류

머신러닝은 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나뉩니다.

• 지도학습(Supervised Learning): 입력 데이터와 정답 레이블이 함께 제공되어 학습하는 방식입니다. 예측, 분류 문제에 주로 사용됩니다. (예: 이미지 분류, 스팸 필터링)
• 비지도학습(Unsupervised Learning): 정답 레이블 없이 입력 데이터만을 가지고 학습합니다. 데이터의 구조를 파악하거나 패턴을 찾는 데 사용됩니다. (예: 군집 분석, 차원 축소)
• 강화학습(Reinforcement Learning): 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방식으로 학습합니다. 게임 AI, 로봇 제어 등에 활용됩니다. (예: 알파고)

C. 파이썬 기초 및 환경 설정

본 강의노트에서는 파이썬을 이용하여 머신러닝을 실습합니다. 파이썬과 필요한 라이브러리(NumPy, Pandas, Scikit-learn 등) 설치 방법과 기본적인 문법을 간략하게 소개합니다. 자세한 내용은 관련 문서를 참고하시기 바랍니다.

설치 방법:

1. Python 설치
2. pip 설치(Python Package Installer)
3. pip install numpy pandas scikit-learn

D. 지도학습: 선형 회귀 분석

선형 회귀 분석은 지도학습의 대표적인 알고리즘으로, 독립 변수와 종속 변수 간의 선형 관계를 모델링하여 예측하는 방법입니다. 수식과 개념을 설명하고, Scikit-learn 라이브러리를 이용한 구현 방법을 소개합니다.

E. 실습 예제: 집값 예측

실제 데이터셋을 이용하여 선형 회귀 분석을 실습해 봅니다. 데이터 전처리, 모델 학습, 예측 및 평가 과정을 단계별로 설명하고, 코드를 제공합니다. 실습을 통해 선형 회귀 분석의 원리를 이해하고 실제 데이터 분석에 적용하는 방법을 익힐 수 있습니다.

# 예시 코드 (Python)
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# ... (데이터 로딩 및 전처리) ...

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)

# ... (평가 지표 계산) ...