반응형 기계 학습2 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. 머신러닝이란 무엇인가? 머신러닝(Machine learning 기계 학습)이란? 컴퓨터 프로그램에 있는 분야의 데이터를 반복해 주는 것으로 내재하는 규칙성 등을 학습시켜 미지의 데이터가 주어졌을 때에 학습 결과에 맞추어 예측이나 판단, 분류 등을 실시할 수 있도록 하는 메커니즘입니다. 현대 인공 지능 (AI) 연구에서 가장 유력한 기술 중 하나입니다. 예를 들어, 숫자를 필기한 화상과 거기에 찍혀 있는 숫자를 쌍으로 한 학습 데이터를 많이 준비하고, 일정한 알고리즘(계산 순서)에 따라 차례로 이것을 처리해 나가면, 화상의 패턴으로부터 찍혀 있는 숫자를 예측하는 학습 모델을 만들 수 있습니다. 학습이 끝난 시스템에 미지의 수기 숫자의 화상을 주면, 거기에 찍혀 있는 숫자를 추론해 회답할 수 있게 됩니다. 종래 이러한 구조를 만들.. 2023. 5. 26. 이전 1 다음 반응형
