본 과목에서는 기계 학습의 개괄, 즉 지도 학습, 비지도 학습의 기본 개념을 비롯하여, 과적합, 정규화, 최적화 등의 관련 개념들을 학습한다. 더 나아가, 차원축소, 군집화, 이상탐지 등의 다양한 기계학습 문제 정의 및 대표 방법론에 대한 이론 및 실제 응용 사례를 다룬다. 

This course covers basic machine learning concepts, including supervised learning and unsupervised learning, overfitting, regularization, and optimization. Also, theories and applications on the definition and methods of various machine learning problems such as dimension reduction, clustering, and anomaly detection will be discussed.