기계수(機械數, Machine Number)는 기계학습이나 컴퓨터 과학의 다양한 응용 분야에서 사용되는 중요한 개념으로, 주로 수치적 데이터를 처리하거나 분석하는 데 기여하는 수학적 기반을 제공한다. 기계수는 일반적으로 물리적 또는 가상의 시스템에서 발생하는 양적 특성을 수치적으로 표현하는 수단으로 사용된다.

기계수는 주로 정수, 실수, 소수점 수 등으로 구분되며, 데이터의 종류와 목적에 따라 적절한 형식으로 나타낸다. 예를 들어, 기계학습에서는 데이터 세트의 다양한 속성을 수치적으로 나타내어 알고리즘이 데이터를 학습하고 예측하는 데 필요한 기반 정보를 제공한다.

또한, 기계수는 컴퓨터의 이진 표현과 밀접한 관련이 있으며, 이를 통해 데이터 처리와 저장의 효율성을 높이게 된다. 이진수는 모든 데이터가 0과 1의 조합으로 표현될 수 있도록 하여, 전자기계에서 수치 데이터를 처리하는 데 필수적인 역할을 한다.

기계수가 갖는 특징으로는 결합법칙, 분배법칙 등이 있으며, 이는 수학적 연산의 기본 규칙을 따른다. 기계수에 기반한 연산은 다양한 알고리즘의 발전에 기여하며, 데이터 분석, 인공지능, 통계학 등 다양한 분야에서 활용된다. 이러한 특성으로 인해 기계수는 현대의 기술 기반 사회에서 필수적인 요소로 자리잡고 있다.