반응형 2024/10/113 머신러닝 모델 학습 방식: 데이터 처리부터 실제 모델 구축까지 머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하고, 이를 바탕으로 문제를 해결하는 기술입니다. 과거에는 컴퓨터가 모든 작업을 사람이 직접 지시하는 방식으로 작동했지만, 머신러닝에서는 컴퓨터가 데이터에서 패턴을 배우고, 그 패턴을 이용해 새로운 데이터를 분석하거나 예측하는 방식으로 작동합니다. 이 글에서는 머신러닝 모델이 어떻게 학습하는지, 그리고 어떤 학습 방식을 사용하는지 설명합니다. 또한, 머신러닝 모델을 직접 만들어보고 실습할 수 있는 참고 사이트와 강좌도 소개합니다. 머신러닝 모델이란?: 데이터를 학습하는 수학적 도구머신러닝 모델은 데이터를 입력받아, 그 데이터를 통해 무언가를 예측하거나 분류하는 수학적 시스템입니다. 간단히 말해, 컴퓨터가 데이터를 보고 "학습"한 뒤, 새로운 데이터에 대한 예측.. 2024. 10. 11. 머신러닝과 빅데이터: 방대한 데이터의 처리와 분석 머신러닝(Machine Learning)은 데이터를 통해 컴퓨터가 학습하고 스스로 문제를 해결하는 기술입니다. 이는 명시적인 프로그래밍 없이도 컴퓨터가 주어진 데이터를 분석하고, 패턴을 발견하며, 새로운 데이터에 대해 예측하거나 결정을 내리는 능력에 중점을 둡니다. 또한 최근 빅데이터(Big Data)와 컴퓨팅 파워의 발전으로, 머신러닝은 다양한 산업 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다. 이 글에서는 AI, 머신러닝, 딥러닝의 차이와, 머신러닝과 빅데이터의 결합이 데이터 분석에서 어떻게 새로운 패러다임을 제공하는지 살펴보겠습니다. 빅데이터란 무엇인가: 방대한 데이터의 처리와 분석빅데이터(Big Data)는 전통적인 데이터 처리 기술로는 다루기 어려운 방대한 양의 데이터를 의미합니다. 빅데이터는 다음 세 가지.. 2024. 10. 11. 딥러닝의 응용 분야: 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 강화학습 (Part 3) 딥러닝 기술은 지난 몇 년간 놀라운 속도로 발전하며 우리 삶의 다양한 영역에 깊숙이 파고들고 있습니다. 이 혁신적인 기술은 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 여러 분야에서 인간의 능력을 뛰어넘는 성과를 보여주고 있습니다.이 글에서는 딥러닝의 주요 응용 분야와 그 실제 사례들을 살펴보고, 이 기술이 직면한 도전과제들, 그리고 앞으로의 발전 방향에 대해 논의하고자 합니다. 복잡한 개념들을 쉽게 이해할 수 있도록 실생활의 예시를 들어가며 설명하겠습니다. 컴퓨터 비전: 기계의 눈컴퓨터 비전은 딥러닝이 가장 큰 성과를 보인 분야 중 하나입니다. 이 기술은 기계가 이미지나 비디오를 '이해'할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 페이스북에서 사진을 업로드하면 자동으로 친구들의 얼굴을 인식하여 태그를 추천해주는 .. 2024. 10. 11. 이전 1 다음 반응형
