1. 🧭 왜 머신러닝에서 기초 수학이 중요한가?머신러닝의 핵심 목표는 데이터에서 패턴을 찾아내는 것입니다.이는 단순히 데이터를 넣고 결과를 보는 것이 아니라, 그 안에 숨겨진 구조를 수학적으로 모델링하는 일입니다. 예를 들어, 16세기 케플러는 브라헤가 수집한 천문 데이터를 분석하여 행성 운동 법칙을 도출했습니다. 이처럼 데이터에서 규칙을 찾아내는 일은 오랜 시간 인간이 해온 일이며, 머신러닝은 이를 수학적으로 자동화하는 기술입니다.2. 📈 Polynomial Curve Fitting – 곡선을 이용한 함수 추정이제 하나의 간단한 예제를 통해 머신러닝 모델의 기초를 살펴봅니다.우리는 입력 x와 출력 t가 주어진 데이터셋이 있을 때, 이 관계를 다음과 같은 **다항식(polynomial)**으로 모델링..
