728x90 기계학습2 [3편] 기계학습(Machine Learning, ML) 개념 및 기본 알고리즘 목 차기계학습 (Machine Learning) 개념기계학습(Machine Learning) 분류기계학습(Machine Learning) 실제 적용 사례 1. 기계학습 (Machine Learning, ML) 개념 환경과의 상호작용에 기반한 경험적인 데이터로부터 스스로 성능을 향상하는 시스템을 연구하는 기술을 말합니다.본질적으로 머신 러닝은 명시적인 프로그래밍 없이도 컴퓨터가 학습하고 결정을 내릴 수 있게 하는 인공 지능(AI)의 하위 집합입니다. 미리 정의된 규칙에 의존하는 대신 머신 러닝 알고리즘은 데이터로 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 개선합니다. 이 적응과 진화의 능력이 머신 러닝을 전통적인 규칙 기반 프로그래밍과 구별하는 특징입니다. 2. 기계학습(Machine Learning, ML) 분.. 2023. 11. 19. [1편] 지능형 혁신 촉진, 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술의 개요 목 차인공지능(AI)과 기계학습(ML)의 기본 개념인공지능(AI)과 기계학습(ML) 기술의 적용 분야인공지능(AI)과 기계학습(ML)의 현대 기술 동향인공지능(AI)과 기계학습(ML)의 미래 전망인공지능(AI)과 기계학습(ML) 윤리적 고려사항 1. 인공지능(AI)과 기계학습(ML)의 기본 개념인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 의미는 무엇인가요? 인공지능은 기계가 인간과 유사한 지능을 갖도록 설계된 기술을 나타내며, 머신러닝은 데이터를 기반으로 기계가 스스로 학습하고 예측하는 기술을 의미합니다. 이 두 기술은 현대 기술의 중요한 부분을 차지하고 있습니다. 2. 인공지능(AI)과 기계학습(ML) 기술의 적용 분야 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 어떤 분야에서 활용되고 있나요?인공지능과 머신러닝은 다양.. 2023. 11. 19. 이전 1 다음 728x90
