728x90 머신러닝2 Python으로 배우는 머신러닝 기초: sklearn 실습 가이드 1. 머신러닝이란 무엇인가?머신러닝은 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측을 수행하는 기술입니다. 우리가 사용하는 이메일 스팸 필터, 추천 알고리즘, 음성 인식 등 다양한 응용 사례가 모두 머신러닝 덕분에 가능해졌습니다.머신러닝은 크게 세 가지 범주로 나뉩니다:지도 학습(Supervised Learning): 입력과 출력 데이터가 있는 학습 방식비지도 학습(Unsupervised Learning): 출력 없이 데이터의 구조를 이해하는 방식강화 학습(Reinforcement Learning): 보상을 통해 학습하는 방식2. Python과 sklearn: 머신러닝의 필수 도구Python은 머신러닝 학습과 실무에서 가장 많이 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 그중에서도 **sklearn(scikit-learn.. 2024. 12. 6. 인공지능의 기초: 머신러닝과 딥러닝의 차이점 완벽 이해하기 🌟 인공지능 시대의 핵심, 머신러닝과 딥러닝21세기는 인공지능(AI)의 시대입니다. 우리가 사용하는 검색엔진, 스마트폰 앱, 심지어 의료 진단 시스템까지 모두 인공지능 기술에 의존하고 있습니다. 특히, **머신러닝(Machine Learning)**과 **딥러닝(Deep Learning)**은 인공지능의 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 이번 글에서는 머신러닝과 딥러닝의 기본 개념과 차이점을 쉽게 이해할 수 있도록 설명합니다.1. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝이란?1) 인공지능(AI)인공지능은 인간처럼 사고하고 학습하며 문제를 해결할 수 있는 컴퓨터 시스템을 만드는 기술입니다. AI는 매우 넓은 개념으로, 머신러닝과 딥러닝이 포함됩니다.2) 머신러닝(Machine Learning)머신러닝은 데이터를 분석하여.. 2024. 12. 6. 이전 1 다음 728x90
