머신러닝은 인공지능 분야에서 가장 중요한 기술 중 하나로, 데이터를 통해 학습하여 예측하고 결정을 내리는 것을 목표로 합니다. 이 과정의 핵심 요소는 알고리즘으로, 데이터를 처리하고 학습한 패턴을 바탕으로 새로운 데이터에 대해 예측이나 결정을 내리는 절차를 의미합니다. 머신러닝 알고리즘은 다양한 방식으로 데이터를 분석하고 예측하며, 성능은 학습한 패턴의 질에 크게 의존합니다. 알고리즘 선택은 문제 유형과 데이터 특성에 따라 달라지며, 이는 머신러닝 성과에 중요한 영향을 미칩니다.  머신러닝 알고리즘은 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 그리고 강화학습(Reinforcement Learning)으로 나눌 수 있습니다. 지도학습은 레이블이 있..