(A0) 서울대학교 머신러닝을 위한 기초 수학 및 프로그래밍 실습 과제, 소논문

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1. 머신러닝 기초 수학 및 프로그래밍 실습

이 자료는 서울대학교에서 진행된 머신러닝 수업의 과제와 소논문에 대한 내용입니다. 과제 7-1에서는 최종 프로젝트에 대한 1페이지 제안서 작성이 요구되었습니다. 제안서에는 예측, 분류, 값 예측 등의 아이디어와 데이터 수집 및 실현 계획이 포함되어야 합니다. 과제 7-2에서는 팬데믹 이후 여행하고 싶은 두 도시를 선택하고 이들 간의 거리를 계산하는 프로그래밍 과제가 주어졌습니다.

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1. 머신러닝 기초 수학 및 프로그래밍 실습

머신러닝은 데이터 기반의 알고리즘을 통해 문제를 해결하는 기술로, 이를 위해서는 기초적인 수학 지식과 프로그래밍 능력이 필수적입니다. 수학적 기초로는 선형대수, 미적분, 확률과 통계 등이 중요하며, 프로그래밍 언어로는 Python, R, MATLAB 등이 널리 사용됩니다. 이러한 기초 지식과 기술을 익히면 다양한 머신러닝 모델을 구현하고 실험할 수 있습니다. 또한 데이터 전처리, 모델 학습, 성능 평가 등 머신러닝 프로세스 전반에 대한 이해도 높일 수 있습니다. 이를 통해 실제 문제 해결에 머신러닝을 적용할 수 있는 능력을 기를 수 있습니다. 따라서 머신러닝 기초 수학과 프로그래밍 실습은 머신러닝 분야에 입문하는 데 매우 중요한 기초 지식이라고 할 수 있습니다.