머신러닝2 머신러닝: 데이터에서 지식을 추출하는 작업 머신러닝: 데이터에서 지식을 추출하는 작업오늘날의 디지털 시대에는 엄청난 양의 데이터가 매 순간 생성되고 있습니다. 이 데이터는 단순한 숫자와 텍스트의 집합처럼 보일 수 있지만, 그 안에는 우리가 이해하고 활용할 수 있는 엄청난 지식이 숨겨져 있습니다. 머신러닝(Machine Learning)은 바로 이 데이터를 분석하고 유용한 지식을 추출하기 위해 고안된 기술입니다.머신러닝의 정의와 원리머신러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고도 데이터를 학습하고 그로부터 유의미한 패턴을 찾아내는 기술입니다. 이는 수학적 알고리즘과 통계적 모델을 활용하여 이루어집니다. 머신러닝은 다음의 과정으로 동작합니다.1. 데이터 수집머신러닝 시스템은 다양한 형태의 데이터를 입력받습니다. 이 데이터는 텍스트, 이미지, 음성.. 2024. 12. 11. 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI)의 하위 분야로, 컴퓨터가 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측하거나 결정을 내릴 수 있게 하는 기술입니다. 두 용어는 종종 혼용되지만, 머신러닝과 딥러닝은 서로 다른 접근 방식을 취하고 있습니다.머신러닝 (Machine Learning)머신러닝은 데이터를 분석하여 규칙과 패턴을 학습하는 알고리즘을 의미합니다. 머신러닝은 명시적인 프로그램 없이도 컴퓨터가 데이터를 바탕으로 학습하고, 주어진 입력에 대해 적절한 출력을 예측하는 능력을 키웁니다. 머신러닝은 크게 세 가지로 분류할 수 있습니다:지도학습(Supervised Learning): .. 2024. 10. 20. 이전 1 다음
