머신러닝의 주요 활용 분야인 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템에 대해 다룹니다. 각 분야의 정의, 활용 사례, 대표 알고리즘과 기술, 코드 예제를 통해 머신러닝의 실제 적용 사례를 살펴봅니다.

머신러닝의 주요 유형과 각 유형의 정의, 특징, 활용 사례 및 예제를 소개합니다. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습의 차이점을 비교하고, 각 유형이 어떤 문제 해결에 적합한지 알아봅니다.

머신러닝의 정의, 필요성, 전통적인 프로그래밍과의 차이점, 그리고 작동 원리에 대해 설명합니다.

NumPy를 활용하여 데이터를 분석하는 몇 가지 실전 사례

배열 비교 연산, 마스킹을 활용한 데이터 필터링, 그리고 배열 복사와 메모리 관리

니버설 함수의 개념, 주요 유니버설 함수, 그리고 고급 수학 연산

배열 연산, 집계 함수, 그리고 통계 함수

배열의 형태 변경, 병합 및 분리, 그리고 배열 데이터 조작 방법

배열의 인덱싱, 슬라이싱, 그리고 조건부 선택 방법

NumPy 배열을 생성하는 방법과 다양한 배열 생성 함수