반응형 분류 전체보기260 기계 학습의 사례는? 기계 학습이란? 기계 학습(Machine Learning)은 컴퓨터가 데이터로부터 학습하여 스스로 판단하고 행동할 수 있도록 하는 기술입니다. 기계 학습은 인공 지능(AI)의 한 분야로, 컴퓨터가 인간의 개입 없이 스스로 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여, 새로운 데이터를 처리하거나 문제를 해결할 수 있도록 합니다. 기계 학습 원인은? 기계 학습의 원인은 다음과 같습니다. 데이터의 증가 : 데이터의 양이 증가함에 따라, 인간이 데이터를 처리하고 분석하는 데 한계가 발생했습니다. 컴퓨터 성능의 향상 : 컴퓨터 성능이 향상됨에 따라, 기계 학습 알고리즘이 고도화되고, 복잡한 데이터를 처리할 수 있게 되었습니다. 알고리즘의 발전 : 기계 학습 알고리즘이 발전함에 따라, 기계 학습의 정확도와 효율성이 향상되었습.. 2023. 8. 28. IT 용어) 파싱이란? 파싱이란? 파싱(Parsing)은 문자열이나 입력 데이터를 특정 형식에 맞게 분석하는 작업을 말합니다. 파싱은 컴퓨터 프로그래밍, 자연어 처리, 웹 개발 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 파싱의 원인은? 데이터를 이해하고 처리하기 위한 필요성 : 파싱을 통해 데이터를 특정 형식으로 분석하면, 데이터의 의미를 이해하고 처리할 수 있습니다. 데이터의 효율적인 관리를 위한 필요성 : 파싱을 통해 데이터를 특정 형식으로 저장하면, 데이터를 효율적으로 관리할 수 있습니다. 데이터의 표준화를 위한 필요성 : 파싱을 통해 데이터를 특정 형식으로 표준화하면, 데이터를 서로 쉽게 교환하고 사용할 수 있습니다. 파싱의 사례는? 컴퓨터 프로그래밍 : 파싱을 통해 코드의 문법을 검사하고, 의미를 파악합니다. 자연어 처리 : 파.. 2023. 8. 27. 스마트팜 정의 및 사례는? 스마트 팜이란? 스마트 팜은 정보통신기술(ICT)을 농업에 접목하여 농업 생산성, 품질, 안전성을 높이고, 농업인의 노동력을 절감하는 농업 시스템입니다. 스마트 팜은 농업에서 발생하는 다양한 데이터를 수집, 분석하여 농작물의 생육 환경을 최적화하고, 농작물의 생산량과 품질을 향상하는 데 사용됩니다. 스마트 팜의 원인은? 스마트 팜의 원인은 다음과 같습니다. 인구 증가와 식량 수요 증가 : 전 세계 인구는 2050년경 97억 명에 이를 것으로 예상되며, 식량 수요도 함께 증가할 것으로 전망됩니다. 스마트 팜은 농업 생산성을 높이고, 농지의 효율성을 개선함으로써 식량 수요를 충족하는 데 기여할 수 있습니다. 기후 변화 : 기후 변화로 인해 농업 환경이 변화하고, 농작물의 생육에 악영향을 미치고 있습니다. 스.. 2023. 8. 26. 생성적 대립 신경망(GAN)의 사례는? 생성적 대립 신경망이란? 생성적 대립 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)은 2014년에 Ian Goodfellow와 공동 연구자들이 발표한 인공지능 알고리즘입니다. GAN은 두 개의 신경망이 서로 경쟁하는 제로섬 게임의 틀 안에서 작동합니다. 하나의 신경망은 생성자(generator)라고 하며, 현실과 구별할 수 없는 새로운 데이터를 생성하는 역할을 합니다. 다른 하나의 신경망은 식별자(discriminator)라고 하며, 진짜 데이터와 생성된 데이터를 구분하는 역할을 합니다. GAN은 훈련 과정에서 생성자와 식별자가 서로 경쟁하면서 점점 더 발전합니다. 생성자는 식별자를 속이기 위해 더 현실적인 데이터를 생성하고, 식별자는 생성된 데이터를 진짜 데이터와 구분하기 위.. 2023. 8. 25. 이전 1 ··· 48 49 50 51 52 53 54 ··· 65 다음 반응형
