머신러닝에서 분류는 특정 값이 O인지 X인지를 예측하는 것입니다 MNIST 데이터베이스MNIST 데이터베이스는 분류에 있어서 기본적인 데이터셋입니다.MNIST 데이터셋은 손글자 숫자 이미지 데이터 (70000개)를 포함하고 있습니다각 이미지는 대표하는 숫자 즉 '레이블'을 가집니다ML 분야의 "Hello, World" 라고 불립니다.데이터는 28 by 28 = 784 픽셀 데이터로 구성되어 있습니다한 픽셀은 0-255 값을 가지며, 해당 값은 픽셀 밝기를 의미합니다. (0은 흰색, 255은 검은색) 데이터 분석하기먼저 MNIST 데이터를 불러옵니다.from sklearn.datasets import fetch_openmlmnist = fetch_openml('mnist_784', as_frame=Fals..

머신러닝을 통해서 기계를 학습시켜 결과물로 모델을 만들어 모델로 값을 예측시키는 것입니다 머신러닝이란?기계가 데이터로부터 학습하도록 프로그래밍하는 과학/기술 분야 입니다머신 러닝을 사용하면 대용량 데이터를 분석하여 인간이 보기 힘든 패턴을 발견할 수 있습니다 머신러닝이 뛰어난 분야머신러닝은 기존 솔루션이 많은 수동 조정 (hand-tuning) 또는 긴 규칙 리스트가 필요한 문제를 잘 해결할 수 있습니다유동적인 주변 환경에서 성능을 발휘할 수 있습니다복잡한 문제와 대량의 데이터에 관한 통찰을 얻을 수 있습니다 머신러닝 시스템의 종류앞서 머신러닝이 무엇이고 머신러닝이 어떤 방면에서 뛰어난지 확인하였습니다. 머신러닝은 여러 학습 방법이 있으며 각각의 학습 방법마다 특징이 서로 다릅니다.  ● 사람의 감독하에..