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jindory.tistory.com Jindory의 기록 라이프 [AI] 머신러닝이란? 1. 머신러닝(Machine Learning)이란? 출처 : https://hyeonjiwon.github.io/machine%20learning/ML-1/ 머신러닝은 데이터에서 규칙을 자동으로 학습하는 알고리즘을 연구하는 분야입니다. Machine과 Learning의 합성어로 데이터를 기반으로 컴퓨터가 스스로 학습하고 지능적인 결정을 내리는 기술을 의미합니다. 머신러닝의 특징을 아래와 같이 찾아봤습니다. 인공지능(AI)의 하위 개념입니다. 대규모 데이터셋에서 패턴과 상관관계를 찾고, 분석을 토대로 최적의 의사결정과 예측을 수행하도록 학습 및 훈련하여 만들어지는 알고리즘의 하나입니다 2. 머신러닝 프로세스 머신러닝을 수행하는 과정을 정리하면 크게 문제정의, 데이터 전처리, 모델 학습, 모델 평가 이렇게 4가지로 정리할 수 있습니다. 각각의 내용에 대해서 하나씩 정리하며 알아보도록 하겠습니다. 2.1 문제정의 모든 문제를 머신러닝으로 해결할 수 있는것은 아니기 때문에 머신러닝으로 해결할 수 있는 문제 유형인지 아닌지 파악하여 해당 문제를 머신러닝으로 해결할 수 있는 문제인지 먼저 정의를 먼저 해야합니다. 아래의 질문들은 머신러닝으로 해결할 수 있는지 판단하는데 도움이 되는 질문들입니다. 데이터를 사용하여 어떤... 3. 정리 위와 같이 머신러닝을 도입하는 과정에 대해서 아래와 같이 하나의 그림으로 정리할 수 있습니다. 문제정의 : 머신러닝을 도입하기 전 문제에 대해 정의하고 머신러닝을 도입할지에 대해서 검토하는 단계입니다. 아래의 질문에 대해 확인하여 머신러닝을 도입할지 여부에 대해서 판단을 내리는 단계입니다. 머신러닝으로 해결할 수 있는 문제인가? 머신러닝에 사용할 데이터가 있는가? 정말로 머신러닝을 도입해야하는 문제인가? 데이터 전처리 : 수집한 데이터를 머신러닝에 학습시키기 전에 가공하는 단계입니다. 평균에서 벗어난 특이한... 23 머신러닝을 수행하는 과정을 정리하면 크게 문제정의, 데이터 전처리, 모델 학습, 모델 평가 이렇게 4가지로 정리할 수 있습니다. 각각의 내용에 대해서 하나씩 정리하며 알아보도록 하겠습니다. 2.1 문제정의 모든 문제를 머신러닝으로 해결할 수 있는것은 아니기 때문에 머신러닝으로 해결할 수 있는 문제 유형인지 아닌지 파악하여 해당 문제를 머신러닝으로 해결할 수 있는 문제인지 먼저 정의를 먼저 해야합니다. 아래의 질문들은 머신러닝으로 해결할 수 있는지 판단하는데 도움이 되는 질문들입니다. 데이터를 사용하여 어떤... AI 머신러닝 2024.04.06 블로그 검색 더보기 buizgptwithfutureboy.tistory.com AI 마케팅 연구소 [Q&A] 머신 러닝이란 무엇인가요? 2 마치 마법 같은 기술입니다. 상상해 보세요. 컴퓨터가 스스로 학습을 하고, 그 경험을 바탕으로 더 나은 결정을 내릴 수 있다면 얼마나 흥미로울까요? 머신 러닝은 바로 그런 기술입니다. 이 기술은 인공지능의 한 분야로, 명시적인 프로그래밍 없이 데이터로부터 학습하고 예측하는 컴퓨터 알고리즘과 모델을 개발하는... 미래소년 정보검색의진화 챗gpt 챗지피티 검색말고질문하세요 머신러닝 지도학습 비지도학습 강화학습 2024.05.11 [Q&A] 딥러닝이 전통적인 머신 러닝과 어떻게 다른가요? 100.daum.net 백과사전 머신러닝 들어와서 현저한 발전이 이루어졌다. 기계학습의 하나의 기술인 인공 신경망 분야에서 두드러진 발전이 이루어졌는데 바로 딥러닝(Deep Learning)이 탄생한 것이다. 사물인터넷이 활성화되면 가장 두드러지는 현상은 엄청난 데이터가 발생하게 된다. 이 빅... 백과사전 검색 더보기 출처: 국립중앙과학관:사물인터넷 과학관 ktbaek.tistory.com ZeroToInfinity Upstage AI Lab 3기 - ML 프로젝트 기본 이론 : 머신러닝 31 인공지능 학습, Machine Learning(기계학습)이 시작되었다. 패스트캠퍼스 인터넷 강의와 온라인 Zoom 실시간 강의가 9일간 하루 8시간씩 번갈아 진행된다. 머신러닝은 다양한 산업 분야에서 혁신을 주도하고 있으며, 데이터 기반 의사결정과 자동화의 핵심 기술이다. 머신러닝의 기본 개념부터 시작하여, 실제 프로젝트... 국비지원 패스트캠퍼스 UpstageAILab 패스트캠퍼스AI부트캠프 업스테이지패스트캠퍼스 패스트캠퍼스업스테이지에이아이랩 패스트캠퍼스업스테이지부트캠프 3시간전 itm11.tistory.com ITM AI와 함께하는 시대, 머신러닝이란? 머신러닝의 역사와 발전 과정 머신러닝의 역사는 1950년대부터 시작되었습니다. 초기에는 단순한 규칙 기반의 알고리즘이 사용되었지만, 1980년대 이후에는 신경망(Neural Network) 이론이 등장하면서 머신러닝이 크게 발전하기 시작했습니다.특히 2006년 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 교수가 딥러닝(Deep Learning)이라는 개념을 제시하면서 머신러닝은 더욱 발전하게 되었습니다. 딥러닝은 기존의 머신러닝과는 달리 여러 층의 신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 학습할 수 있는 기술입니다. 이로 인해 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 형태의 데 머신러닝 작동 원리 간단히 말해, 머신러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 예측하는 일련의 과정입니다. 그 작동 방식은 몇 가지 주요 단계로 나눌 수 있습니다.첫 번째 단계는 데이터 수집 및 전처리입니다. 이 단계에서는 머신러닝 모델을 학습시키는 데 사용할 데이터를 수집하고 정리합니다. 이 데이터는 일반적으로 레이블이 지정된 입력 데이터(예: 이미지, 텍스트 또는 숫자 값)와 해당 출력 결과(예: 이미지의 객체 분류, 텍스트의 감정 분석 또는 숫자 값의 예측)로 구성됩니다.두 번째 단계는 모델 선택 및 구축입니다. 이 단계에서는 수집... 주요 머신러닝 알고리즘과 그 분류 머신러닝 알고리즘은 특정 문제를 해결하기 위해 설계된 수학적 공식 집합입니다. 아래에 대표적인 머신러닝 알고리즘들을 소개하고, 그들을 분류하는 방법을 보여드리겠습니다. 지도학습 (Supervised Learning) - 입력 데이터와 그에 해당하는 정답(레이블)이 모두 주어진 상황에서 모델을 학습시키는 알고리즘입니다. 주로 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제를 해결하는 데 사용됩니다.- 분류 알고리즘: 로지스틱 회귀(Logistic Regression), 서포트 벡터 머신(Support Vector 머신러닝의 다양한 응용 사례 머신러닝은 현재 광범위한 분야에서 적용되고 있습니다. 몇 가지 주요 응용 사례를 소개하겠습니다.- 이미지 및 비디오 분석: 컴퓨터 비전 기술과 결합하여 이미지나 비디오에서 객체 인식, 얼굴 인식, 장면 분류 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 공항 보안 시스템, 의료 영상 분석, 자율주행 자동차 등에 널리 활용됩니다.- 자연어 처리 (NLP): 텍스트 데이터를 분석하고 이해하는 데 사용됩니다. 자동 번역, 감정 분석, 질의응답 시스템 등의 구현에 이용됩니다. 챗봇 개발에서도 NLP 기술이 핵심적인 역할을 합니다.- 예측 분석... 머신러닝 프로젝트의 단계별 접근 방법 성공적인 머신러닝 프로젝트를 위해서는 체계적인 접근 방식이 필요합니다. 일반적으로 다음과 같은 단계로 진행됩니다.- 데이터 수집 및 전처리: 머신러닝 모델을 구축하기 위해서는 먼저 충분한 양의 유효한 데이터가 필요합니다. 데이터를 수집하고 정제하여 결측치, 이상치 등을 처리해야 합니다. 이때 데이터 라벨링 작업이 필요할 수도 있습니다.- 모델 선택 및 설계: 다양한 머신러닝 알고리즘 중에서 프로젝트의 목적과 데이터 특성에 맞는 모델을 선택해야 합니다. 선택한 모델을 설계하고 하이퍼파라미터를 조정하여 최적의... 머신러닝 도입 시 고려해야 할 도전 과제 머신러닝 기술을 도입할 때 몇 가지 도전 과제들을 고려해야 합니다. 주요 도전 과제들은 다음과 같습니다:- 데이터 품질: 머신러닝 모델은 입력 데이터의 품질에 크게 의존합니다. 데이터가 불완전하거나 부정확하면 모델의 성능이 저하 될 수 있습니다. 따라서 데이터 정제 및 준비에 많은 시간과 노력을 투자해야 합니다.- 모델 해석 가능성: 복잡한 머신러닝 모델은 블랙박스처럼 보일 수 있어 어떻게 예측이 이루어지는지 이해하기 어려울 수 있습니다. 모델 해석 가능성은 규제 준수, 투명성 및 책임성을 위해 중요합니다.- 기술... 미래 사회에서 머신러닝의 역할과 전망 머신러닝은 미래 사회에서 점점 더 중요한 역할을 하게 될 것입니다. 그 이유는 다음과 같습니다.- 자동화와 효율성 향상: 머신러닝은 프로세스 자동화와 효율성 향상에 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등의 기술을 활용하여 일상적인 작업을 자동화하고 인간의 오류를 줄일 수 있습니다.- 맞춤형 서비스 제공: 머신러닝은 사용자의 선호도와 행동을 분석하여 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다. 광고 타겟팅, 음악 추천, 뉴스 추천 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.- 의료 분야에서의... 머신러닝의 역사는 1950년대부터 시작되었습니다. 초기에는 단순한 규칙 기반의 알고리즘이 사용되었지만, 1980년대 이후에는 신경망(Neural Network) 이론이 등장하면서 머신러닝이 크게 발전하기 시작했습니다.특히 2006년 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 교수가 딥러닝(Deep Learning)이라는 개념을 제시하면서 머신러닝은 더욱 발전하게 되었습니다. 딥러닝은 기존의 머신러닝과는 달리 여러 층의 신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 학습할 수 있는 기술입니다. 이로 인해 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 형태의 데 AI 머신러닝 빅데이터 딥러닝 2024.05.21 kingle1024.tistory.com 엄지월드 [1차시] 머신러닝 기초 개념 / Google Colab 소개 24 인공지능(Artificial Intelligence) : 컴퓨터가 인간과 같이 생각할 수 있도록 만드는 기법을 연구하는 학문 머신러닝(Machine Learning) : 데이터에 기반한 학습을 통해 인공지능을 구현하는 기법들을 지칭. 딥러닝(Deep Learning) : 머신러닝 기법 중 하나인 인공신경망(Artificial Neural Networks) 기법의 은닉층... 2024.05.09 통합웹 더보기
서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 hope91.tistory.com hope91개발일지 [Machine Learning] 머신러닝이란? 지도 학습(Supervised Learning) 🔎 머신러닝(Machine Learning)이란? 머신러닝은 인공지능의 하위 집합으로, 많은 양의 데이터를 이용하여 명시적으로 프로그래밍하지 않고 신경망과 딥 러닝을 사용하여 시스템이 자율적으로 데이터 특성과 패턴을 학습하여, 미래 결과를 예측하는 기술을 뜻합니다. 머신러닝을 왜 사용할까요? 오늘날의 기업들은 엄청난 양의 데이터를 다룹니다. 더 나은 비즈니스 결정을 내리려면 이 많은 양의 데이터들을 이해해야 합니다. 하지만 양도 많고 복잡한 데이터들은 예전 도구들을 사용하여 데이터를 분석하기 어렵습니다. 데이터에서 패턴과 유용한 정보를 찾기 위한 분석... 🔎 머신러닝으로 할 수 있는 것 고객 데이터를 이용해 고객 감정 분석, 판매 예측 분석, 고객 이탈 예측을 할 수 있습니다. - 고객 서비스 일상적인 고객 서비스 작업을 자동화하고 문제를 빠르게 해결하는 챗봇 및 자동화된 가상 어시스턴트를 개발할 수 있습니다. - 보안 기업에서 위협 분석 기능과 사이버 공격, 해커, 멀웨어에 대응하는 방식을 개선하는 데 도움이 됩니다. - 디지털 마케팅 신규 고객을 파악하고 적재적소에 적합한 마케팅 자료를 제공할 수 있습니다. - 사기 예방 신용카드 회사 및 은행은 머신러닝의 도움을 받아 방대한 양의 트랜잭션 데이 8 머신러닝은 인공지능의 하위 집합으로, 많은 양의 데이터를 이용하여 명시적으로 프로그래밍하지 않고 신경망과 딥 러닝을 사용하여 시스템이 자율적으로 데이터 특성과 패턴을 학습하여, 미래 결과를 예측하는 기술을 뜻합니다. 머신러닝을 왜 사용할까요? 오늘날의 기업들은 엄청난 양의 데이터를 다룹니다. 더 나은 비즈니스 결정을 내리려면 이 많은 양의 데이터들을 이해해야 합니다. 하지만 양도 많고 복잡한 데이터들은 예전 도구들을 사용하여 데이터를 분석하기 어렵습니다. 데이터에서 패턴과 유용한 정보를 찾기 위한 분석... machine learning 머신러닝 supervised 2024.04.12 티스토리 검색 더보기 brunch.co.kr 김동민 런닝머신과 머신러닝 런닝머신 들어서 런닝을 시작했다. 평소에도 체력이 저질이라 헬스를 하고 있었지만 그럼에도 살이 빠지지 않고 있던 터에 여자친구가 새로운 자극을 주게 되어(ㅈㅂ이라며 놀림) 시작하게 되었다. 평소에 상체세트 2개, 하체 1개 루틴의 3분할 식 운동을 하고 있었기에 달리기 따위 뭐 얼마나 힘들겠냐며 시작했으나 런닝머신 위에서의 내 모습은 그녀가 말한 ㅈㅂ마냥 기계 위에서 쿵쿵거리며 헐떡이기 바빴다. 하루 많게는 1시간 30분씩 운동하던 나인데 꼴랑 1분 뛰고 1분 걷는 5개 세트조차도 너무나 버거웠다. 내가 할 수 있을까? 나도 3K, 머신러닝 내가 살면서 이 단어와 마주하고 관계된 일을 하게 되리라 생각해 본 적 없다. 나는 소위 말하는 수포자였고 솔직하게 얘기하자면 수학이 싫어서 미대로 도망친 것이 약 68.74% 정도 진심인 사람이었다. 22년에서 23년 동안 새로 나오던 기술들...라고 해봐야 스테이블 디퓨전으로 친구들 가상 여자친구 만들어주기, 미드저니로 가상 동화 만들기나 하며 놀던 게 다였다. 거기에 Chat GPT3 무료 들어가서 심심이처럼 놀다 보니 씨잘데기 없이 전문성 하나 없는 수박 겉핥기 지식만 늘어나있던 상태였다. 근데 그런 내가 어쩌다 대표님... 생활생활, 습관 사람들은 이상하게 생각하는 게 있다. 내가 4년 동안 운동했다고 말로만 들으면 헬창인 줄 알다가 정작 만나보면 그냥 일반인이네 하며 넘기는 거다. 근데 웃긴 건 소위 말하는 몸 뿜뿜 하시는 헬창분들은 정말 하루(까진 아니더라도 반나절 가까이)를 거기에 다 태울 정도로 어마무지하게 열심히 하신다. 시간과 노력이 모두 배어있듯이. 나는 그 정도는 당연히 아니다. 분할해 둔 루틴에 맞춰 하루 1시간 내외 운동하며 내 건강을 챙기는 정도의 운동인이었다. 보이는 건 근육빵빵맨들에 비해 형편없을지 몰라도 4년이란 시간은 물... 벚꽃마라톤 여자친구 말로는 이런 벚꽃마라톤은 부담 갖지 말고 뛰어도 되는... 대충 꽃맞이 마라톤 같은 것이라 하였다. 첫 마라톤을 준비하던 나의 당시 페이스는 무려 07:30 이였는데 나는 이 속도도 엄청 빠르다고 생각했다(ㅋㅋ). 페이스도 페이스이지만 일단 30분가량을 안 쉬고 뛸 수 있을지가 많이 걱정됐었는데 기존의 러닝 훈련은 인터벌 식으로 최종적으로 나중에 30분을 연달아 달릴 수 있는 체력을 기르는 시스템이다. 다만 내가 이 훈련의 중반부였던지라 연달아 30분을 뛰어본 적이 없어 공포감에 몸을 덜덜 거리고 있었는데 가서 준 3 들어서 런닝을 시작했다. 평소에도 체력이 저질이라 헬스를 하고 있었지만 그럼에도 살이 빠지지 않고 있던 터에 여자친구가 새로운 자극을 주게 되어(ㅈㅂ이라며 놀림) 시작하게 되었다. 평소에 상체세트 2개, 하체 1개 루틴의 3분할 식 운동을 하고 있었기에 달리기 따위 뭐 얼마나 힘들겠냐며 시작했으나 런닝머신 위에서의 내 모습은 그녀가 말한 ㅈㅂ마냥 기계 위에서 쿵쿵거리며 헐떡이기 바빴다. 하루 많게는 1시간 30분씩 운동하던 나인데 꼴랑 1분 뛰고 1분 걷는 5개 세트조차도 너무나 버거웠다. 내가 할 수 있을까? 나도 3K, 러닝 AI 강의 2024.05.25 브런치스토리 검색 더보기 story.kakao.com 구미시청 구미시청 - 카카오스토리 2 수업장소 : 구미어린이과학체험관 잼랩(양포도서관 내) 수업내용 - AI에 대한 이해력 제고와 빅데이터 머신러닝 활용 방법에 대한 이해 - 오렌지 프로그램을 이용해 빅데이터 활용법을 익히고 사회 현상이나 문제... 2024.05.02 카카오스토리 검색 더보기
서비스 안내 Kakao가 운영하는 책 서비스 입니다. 다른 사이트 더보기 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 저자 박해선 출간 2020.12.21. 도서 23,400원 e북 18,720원 핸즈온 머신러닝 저자 오렐리앙 제롱 출간 2018.4.27. 도서 29,700원 파이썬 머신러닝 완벽 가이드(데이터 사이언스 시리즈 31) 저자 권철민 출간 2019.2.28. 도서 34,200원 어서와~ 머신러닝은 처음이지?(내꺼하자! 머신러닝!) 저자 양지헌 출간 2016.12.21. 도서 26,100원 머신러닝에서 딥러닝까지 저자 곽동민 박세원 이한남 출간 2015.4.14. 도서 14,200원 25시간만에 배우는 머신러닝 예제: MATLAB 활용 저자 김준석 외 출간 2017.9.1. 도서 15,000원 파이썬을 이용한 통계적 머신러닝 저자 박유성 출간 2020.2.20. 도서 28,130원 머신 러닝 저자 피터 플래치 출간 2016.1.27. 도서 29,700원 머신러닝 실무 프로젝트 저자 아리가 미치아키 외 출간 2018.6.5. 도서 16,200원 파이썬 머신러닝 저자 세바스티안 라슈카 출간 2017.1.25. 도서 28,800원 더보기 (주)카카오는 상품판매의 당사자가 아닙니다.법적고지 안내 (주)카카오는 통신판매중개자로서 통신판매의 당사자가 아니며 상품의 주문 배송 및 환불 등과 관련한 의무와 책임은 각 판매자에게 있습니다.
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융합하고 실생활에서 과학과 기술의 활용을 생각할 수 있는 교육을 준비하고 있습니다. 또한, 현미경을 이용한 수업, 수학과 머신러닝을 결합한 노트북을 이용한 수업, 수용액을 이용한 앙금 생성반응 등 탄자니아에서 쉽게 접할 수 없는 다양한 수업도
2022 PNU-VIT 달성률 모금완료 총 모금액 995,800원