Feccle 의 IT자료 모음

Ⅰ. 머신러닝(Machine Learning) 이란? 명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 스스로 성능을 개선해 나가는 인공지능(AI)의 하위 분야입니다. 알고리즘을 통해 데이터를 분석하고, 그 결과를 기반으로 예측이나 판단을 수행합니다. 핵심은 ‘경험을 통해 스스로 발전하는 능력’입니다. Ⅱ. 머신러닝(Machine Learning) 작동 원리 인간의 학습 과정을 모방하여 반복적인 학습을 통해 성능을 향상시킵니다. 대량의 데이터를 입력받아 그 속의 패턴과 상관관계를 찾아내고, 이를 바탕으로 최적의 의사결정을 할 수 있도록 훈련됩니다. 사람이 데이터를 보고 정답을 찾는 것처럼, 머신러닝도 데이터와 오류를 반복적으로 조정하며 점차 ‘인간과 유사한 판단’을 하도록 학습됩니다. Ⅲ. 머신러닝..

Ⅰ. 머신러닝(Machine Learning) 란? 명시적인 프로그래밍 없이도 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하고 성능을 개선하는 인공지능(AI)의 하위 분야입니다. 머신러닝 알고리즘은 대규모 데이터에서 패턴과 상관관계를 발견하고, 이를 기반으로 예측과 의사결정을 수행할 수 있도록 훈련됩니다. Ⅱ. 머신러닝(Machine Learning) 주요 특징 현실 세계에 존재하는 확률적 데이터 분포로부터 샘플을 수집하고, 이를 바탕으로 모델을 훈련시켜 문제를 해결합니다. 전통적인 방식에서는 사람이 특정 패턴을 추출하는 방식을 먼저 설계한 후, 컴퓨터가 그 방법에 따라 데이터를 분석하고 점차 능력을 개선해나갑니다. Ⅲ. 머신러닝(Machine Learning) 대표 학습 방식머신러닝은 문제의 특성과 데이터의 ..

Ⅰ. 머신러닝(Machine Learning)이란? 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고, 이를 통해 새로운 데이터에 대해 예측하거나 결정을 내리는 인공지능(AI)의 한 분야입니다. 사람이 직접 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 경험적 데이터를 이용해 스스로 개선할 수 있도록 합니다. Ⅱ. 머신러닝 (Machine Learning)  핵심 구성 요소 ⅰ. 데이터(Data) 머신러닝 모델의 학습과 예측의 기초가 되는 원자재입니다. 데이터는 정형(표 구조 데이터) 또는 비정형(이미지, 텍스트 등)일 수 있습니다.  ⅱ. 모델(Model) 데이터의 패턴을 학습하고 예측하는 역할을 합니다. 모델은 특정 알고리즘을 사용하여 설계됩니다.  ⅲ. 알고리즘(Algorithm) 데이터를 학습하기 위한 방법론입니다. 주요 알고리..