반응형 머신러닝 원리1 머신러닝의 원리와 실제 적용 사례 머신러닝의 정의와 기본 원리머신러닝(Machine Learning)은 데이터를 분석하고 학습하여 특정 작업을 자동화하고 예측하는 기술입니다. 머신러닝은 데이터에서 패턴을 찾아내고, 이를 바탕으로 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다.1. 머신러닝의 주요 구성 요소데이터: 머신러닝 모델을 학습시키기 위해 필요한 입력값.모델: 데이터를 처리하고 학습하는 알고리즘.학습: 데이터를 분석하여 모델을 최적화하는 과정.평가: 학습된 모델의 성능을 검증하는 단계.2. 머신러닝의 주요 학습 방식지도 학습: 입력 데이터와 정답이 함께 제공되어 모델이 이를 학습합니다.비지도 학습: 정답이 없는 데이터를 분석하여 패턴을 발견합니다.강화 학습: 환경과의 상호작용을 통해 최적의 행동을 학습합니다.머신러닝의 실제 적용 사례머신러.. 2024. 11. 24. 이전 1 다음 반응형
