# 머신러닝 소개 이 커리큘럼 섹션에서는 머신러닝 분야의 기본 개념, 그것이 무엇인지, 그리고 연구자들이 그것을 다루기 위해 사용하는 기술에 대해 배우게 됩니다. 함께 새로운 ML의 세계를 탐험해 봅시다! ![지구본](../../../translated_images/globe.59f26379ceb40428672b4d9a568044618a2bf6292ecd53a5c481b90e3fa805eb.ko.jpg) > 사진 출처: Bill Oxford on Unsplash ### 강의 목록 1. [머신러닝 소개](1-intro-to-ML/README.md) 1. [머신러닝과 AI의 역사](2-history-of-ML/README.md) 1. [공정성과 머신러닝](3-fairness/README.md) 1. [머신러닝 기법](4-techniques-of-ML/README.md) ### 저작권 "Introduction to Machine Learning"는 [Muhammad Sakib Khan Inan](https://twitter.com/Sakibinan), [Ornella Altunyan](https://twitter.com/ornelladotcom) 그리고 [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)를 포함한 여러 사람들의 ♥️로 작성되었습니다. "The History of Machine Learning"는 [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)와 [Amy Boyd](https://twitter.com/AmyKateNicho)의 ♥️로 작성되었습니다. "Fairness and Machine Learning"는 [Tomomi Imura](https://twitter.com/girliemac)의 ♥️로 작성되었습니다. "Techniques of Machine Learning"는 [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)와 [Chris Noring](https://twitter.com/softchris)의 ♥️로 작성되었습니다. **면책 조항**: 이 문서는 기계 기반 AI 번역 서비스를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 노력하고 있지만, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있습니다. 원본 문서의 모국어 버전이 권위 있는 소스로 간주되어야 합니다. 중요한 정보에 대해서는 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 이 번역의 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다.