마케터가 알아야 할 머신러닝 개념에는 다음과 같은 것들이 있습니다 이러한 개념들을 이해하고 활용하면, 데이터 기반의 마케팅 전략을 수립하는 데 큰 도움이되기 때문에 해당 개념을 있다는 것 정도 알고 계시면 좋을 것 같습니다.

1. 선형 회귀 (Linear Regression): 연속적인 숫자 값을 예측하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 광고비에 따른 판매량 예측에 활용할 수 있습니다.

2. 로지스틱 회귀 (Logistic Regression): 이진 분류 문제에 사용되며, 고객이 특정 제품을 구매할 확률을 예측하는 데 유용합니다.

3. 결정 트리 (Decision Tree): 데이터를 분할하여 의사 결정을 내리는 데 사용됩니다. 고객 세그먼트를 나누거나 캠페인 효과를 분석하는 데 적합합니다.

4. 랜덤 포레스트 (Random Forest): 여러 개의 결정 트리를 결합하여 예측 성능을 향상시키는 앙상블 기법입니다. 고객 이탈 예측 등에 효과적입니다.

5. 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machines, SVM): 고차원 데이터에서 두 클래스 간의 경계를 찾는 데 사용됩니다. 예를 들어, 긍정적/부정적 고객 리뷰 분류에 활용할 수 있습니다.

6. 신경망 (Neural Networks): 복잡한 패턴을 학습할 수 있는 모델로, 이미지 인식이나 자연어 처리에 자주 사용됩니다. 예를 들어, 소셜 미디어에서의 고객 감정 분석에 활용될 수 있습니다.

7. K-최근접 이웃 (K-Nearest Neighbors, KNN): 데이터 포인트 간의 거리를 기반으로 분류하는 방법입니다. 고객의 유사한 행동을 가진 그룹을 찾는 데 유용합니다.

   
   

   
   

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