머신러닝 4장 카드뉴스

AI 기초 분야에서 쓰이는 Machine Learning(기계 학습)의 약자로, 데이터로부터 규칙을 스스로 찾아내도록 컴퓨터를 학습시키는 인공지능 핵심 기법입니다.

머신러닝은 우리말로 "기계 학습"이에요. 프로그래머가 "이런 경우엔 이렇게 하라"는 규칙을 일일이 코드로 짜는 게 아니라, 컴퓨터한테 예제 데이터를 잔뜩 보여주고 "이 안에 들어 있는 규칙을 네가 직접 찾아봐"라고 시키는 방식입니다. 대학교 1학년이 영어 단어를 외울 때, 사전을 통째로 읽는 대신 기출문제 1만 개를 풀고 패턴을 익히는 모습과 비슷해요. 스팸 메일 걸러내기, 유튜브 추천, 카드 부정거래 차단처럼 우리가 매일 마주치는 자동 판단 대부분이 머신러닝으로 돌아가니까, AI를 이해하려면 가장 먼저 알아야 하는 개념입니다.

**케이스 1: Gmail 스팸 필터 — 지도학습 기반 분류의 교과서 사례** 구글 Gmail은 스팸과 정상 메일에 라벨을 붙인 학습 데이터로 분류 모델을 훈련합니다. 학술계에서는 나이브 베이즈(Naive Bayes, 단어 빈도 기반 확률 분류기) 스팸 필터가 1998년 이후 표준 베이스라인으로 자리 잡았고, 단순 구조에도 정확도가 95~99% 수준으로 보고됩니다.[5] 메일 본문의 단어 빈