예측 알고리즘의 핵심 개념입력 데이터과거의 기록된 데이터(예: 생산량, 온도, 습도, 품질 검사 결과 등)가 필요합니다.패턴 학습입력 데이터를 분석해 데이터의 패턴, 추세, 상관관계를 찾습니다.출력 결과학습된 패턴을 기반으로 미래 데이터를 예측하거나 특정 조건 하에서의 결과를 추정합니다.주요 예측 알고리즘 종류통계적 알고리즘선형 회귀 (Linear Regression):독립 변수와 종속 변수 간의 선형 관계를 기반으로 결과를 예측.ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average):시계열 데이터(시간에 따라 변화하는 데이터) 예측에 사용.예: 제품 수요 예측, 판매량 추정.로지스틱 회귀 (Logistic Regression):이진 분류 문제(성공/실패 등)에 사용되며,..