본문 바로가기
머신 러닝 기초: 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 및 주요 용어 머신 러닝은 인공지능의 핵심 분야로, 데이터를 기반으로 한 학습 알고리즘을 통해 컴퓨터가 스스로 패턴을 인식하고 결정을 내리는 기술입니다. 이 글에서는 머신 러닝의 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습과 주요 용어에 대해 알아보겠습니다. 목차지도 학습비지도 학습강화 학습주요 용어요약 지도 학습 (Supervised Learning) 지도 학습(supervised learning)은 머신 러닝에서 가장 널리 사용되는 방법으로, 입력 데이터와 그에 해당하는 레이블(정답)을 사용해 모델을 학습시키는 과정입니다. 이 방법은 새로운 데이터가 주어졌을 때 정확한 예측을 할 수 있는 모델을 만드는 것이 목적입니다. 예를 들어, 이미지 분류에서는 개와 고양이를 구분하기 위해 각 이미지에 개나 고양이라는 라벨을 붙여 학.. 2024. 6. 30.
머신 러닝: 정의, 역사, 중요성,AI/ML/DL 차이, 유형 머신 러닝은 다양한 산업 분야에서 혁신과 효율성을 극대화하는 데 기여하며, 실생활에서도 그 중요성을 느낄 수 있습니다.  이 글에서는 머신 러닝의 정의, 역사, 중요성, 인공 지능과 머신러닝, 그리고 딥러닝의 차이, 유형에 대해 알아보겠습니다.   목차머신 러닝의 정의역사중요성인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 차이유형 머신 러닝의 정의 머신 러닝은 데이터에서 패턴을 찾아 예측이나 결정을 내리는 능력을 컴퓨터에 부여하는 기술입니다. 이는 명시적인 프로그래밍 없이도 컴퓨터가 스스로 학습하여 다양한 문제를 해결할 수 있도록 합니다. 머신 러닝의 핵심은 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고, 그 분석을 바탕으로 새로운 데이터를 처리할 수 있는 모델을 만드는 것입니다. 이 기술은 인공지능(AI)의 한 분야로, 많은 .. 2024. 6. 29.

티스토리툴바