머신러닝(Machine Learning, ML)은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않아도 데이터를 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 향상시키는 기술입니다. 머신러닝 알고리즘은 일반적으로 지도학습, 비지도학습, 준지도학습, 강화학습의 4가지 주요 유형으로 분류됩니다. 이 글에서는 각각의 정의, 핵심 개념, 대표 알고리즘, 그리고 금융, 헬스케어, 자연어 처리(NLP) 등 다양한 산업에서의 실제 적용 사례를 중심으로 자세히 살펴봅니다.1. 지도학습(Supervised Learning) 📘🔹 정의지도학습은 가장 널리 사용되는 머신러닝 방법입니다. 이 학습 방식은 정답(label)이 주어진 데이터를 기반으로 모델을 학습시킵니다. 예를 들어, 이메일 데이터와 해당 이메일이 스..
