정의

구조화된 데이터를 입력으로 하여 이 데이터를 학습시키는 모델과 데이터 집합에서 패턴을 발견하는 것으로 시작되는 컴퓨팅 분야로, 종종 이러한 패턴을 기반으로 출력을 생성합니다.

AI, ML, DL의 차이점은 무엇인가요?

ML(기계 학습)는 AI의 하위 집합입니다(인공 지능).

디엘(깊은 학습)는 데이터 세트의 공통점과 차이점을 명확하게 레이블을 지정하거나 분류하지 않고도 추론할 수 있는 머신 러닝의 한 유형입니다. 딥 러닝은 "비지도" 머신 러닝 기술로 간주됩니다.

평범한 말로 표현하자면 머신러닝의 주요 목적은 무엇입니까?

목적은 데이터 집합 내의 관계성, 패턴, 확률을 발견하고 이러한 관계에 기반한 솔루션을 제공하는 것입니다.

머신 러닝의 4가지 기본은 무엇입니까?

머신 러닝에는 다음 네 가지 유형이 있습니다.

1. 지도 학습
2. 비지도 학습
3. 반 지도 학습
4. 강화 학습