많은 논문과 보고서에서 “머신러닝 기법을 활용하였다”는 문장을 어렵지 않게 찾아볼 수 있다. 하지만 ‘머신러닝’이라는 용어가 주는 거리감은 여전히 크다. 회귀분석이나 로지스틱 회귀처럼 익숙한 통계 기법과 달리, SVM, 랜덤포레스트, 부스팅, 신경망 같은 용어는 복잡하고 난해한 분석 방법을 떠올리게 한다.그러나 논문의 분석 내용을 이해하고, 결과의 타당성을 판단하기 위해 꼭 모든 알고리즘의 수식 구조를 알아야 하는 것은 아니다. 핵심은 각 알고리즘의 특징, 성능 평가 방식, 그리고 분석 목적에 따른 선택 기준을 이해하는 것이다. 머신러닝이란 무엇인가? 머신러닝은 데이터를 바탕으로 자동으로 규칙이나 패턴을 학습하고, 이를 이용해 새로운 데이터를 예측하는 기술이다. 전통적인 통계 분석이 변수 간의 관계 해석..