컴퓨터 비전 & AI/머신러닝 기초 및 이론 썸네일형 리스트형 지도학습 vs 비지도학습: 차이점과 활용 사례 ✅ 인공지능과 머신러닝의 기반, 학습 방식의 이해머신러닝(Machine Learning)은 인공지능(AI)의 핵심 기술로, 데이터에서 패턴을 학습하고 스스로 예측하거나 분류하는 알고리즘을 말합니다. 이 머신러닝의 핵심은 **학습 방식(Learning Type)**에 따라 나뉘며, 대표적으로 **지도학습(Supervised Learning)**과 **비지도학습(Unsupervised Learning)**이 있습니다.이 두 가지는 데이터의 유형과 사용 목적에 따라 완전히 다른 접근 방식을 가지며, 실제 적용 분야에서도 큰 차이를 보입니다. 이 글에서는 지도학습과 비지도학습의 개념, 차이점, 주요 알고리즘, 그리고 각각의 대표적인 활용 사례까지 상세히 살펴보겠습니다.✅ 지도학습(Supervised Learni.. 더보기 머신러닝이란 무엇인가? 초보자를 위한 개념 정리 ✅ 머신러닝이란?머신러닝(Machine Learning)은 인간의 개입 없이 데이터로부터 학습하여 미래를 예측하거나 판단을 내리는 알고리즘입니다. 이는 인공지능(AI)의 한 분야로, 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 경험을 통해 학습하는 능력을 부여합니다.간단히 말해, 과거 데이터를 기반으로 패턴을 찾고, 이를 통해 새로운 데이터에 대해 예측하거나 분류할 수 있는 모델을 만드는 것이 머신러닝의 핵심입니다.✅ 머신러닝의 필요성현대 사회는 수많은 데이터로 이루어져 있습니다. 웹 검색, SNS 활동, 전자상거래 기록, IoT 센서 데이터 등 방대한 양의 데이터를 사람이 직접 분석하기란 현실적으로 불가능합니다. 머신러닝은 이러한 데이터를 기반으로:고객 행동 예측이미지 자동 분류음성 인식자율주행 자동차의 판단의료.. 더보기 이전 1 2 다음
