강의/Udacity ML (42) 썸네일형 리스트형 2.3 머신러닝의 구성 요소 머신러닝의 구성 요소 기계학습을 통해 해결된 거의 모든 작업은 다음 세가지 주요 구성 요소를 포함한다. 머신 러닝 모델 모델 학습 알고리즘 모델 추론 알고리즘 찰흙에 빗대어 머신러닝 이해하기 찰흙으로 찻주전자를 만드는 단계를 생각하며 머신러닝의 요소 간의 관계를 이해할 수 있다. 1. 먼저, 흙 한 덩어리로 시작한다. 이 단계에서는 점토를 다양한 형태로 성형하여 다양한 용도로 사용할 수 있다. 찻주전자 하나를 만들기 위해 이 진흙 덩어리를 사용한다. 2. 흙을 검사하고 분석하여 찻주전자 처럼 만든다. 3. 찻주전자를 목표로 찰흙을 성형한다. 머신 러닝 모델이란? 머신러닝 모델은 점토 조각과 마찬가지로 여러 다양한 형태로 성형될 수 있으며 다양한 용도로 사용할 수 있다. 보다 기술적인 정의는 머신러닝 모델.. 2.2 머신러닝이란 무엇인가? 머신러닝이란 무엇인가? 머신러닝은 최신 소프트웨어 개발 기술과 컴퓨터가 실제 데이터의 예를 사용하여 문제를 해결할 수 있도록 하는 인공지능(AI)의 일종이다. 머신러닝은 명확한 프로그램 없이도 컴퓨터가 자동적으로 배우고 경험을 통해 향상하도록 한다. 요약 머신러닝은 더 넓은 인공지능 분야이다. 이 분야는 인간과 유사한 지능을 사용하여 작업을 수행할 수 있는 기계의 기능과 관련이 있다. 기계 학습에는 몇가지 기법이 존재한다. 1. 지도형 기계 학습 모든 데이터 셋의 훈련 샘플은 라벨 또는 출력 값이 연결되어 있다. 그 결과 알고리즘은 라벨 또는 출력 값을 예측하는 방법을 학습한다. 2. 비지도형 기계 학습 학습 데이터에 대한 라벨이 없다. 기계학습 알고리즘은 데이터를 지배하는 기본 패턴 또는 분포를 학습한.. 이전 1 ··· 3 4 5 6 다음