전체 글 (291) 썸네일형 리스트형 데이터 과학과 머신 러닝 (3) 데이터 사이언스 vs. 머신 러닝 vs. AI AI 연구 분야의 시작은 1956년 다트머스 대학의 워크숍으로 거슬러 올라갑니다. 또한 인공지능의 개념은 컴퓨팅 자체보다 더 오래되었습니다. AI 연구 분야에서는 기계가 인간의 뇌처럼 사고하고 학습하고 문제를 해결할 수 있는 방법을 연구합니다. 예를 들어, AI는 또한 사람들과 의미 있는 대화 상호 작용을 구축하는 방법을 탐구합니다. 머신 러닝은 AI의 일부이기 때문에 범위가 더 좁습니다. ML은 데이터 과학자들이 기계 정보를 제공하기 위해 사용하는 기술에 관한 것입니다. 인공지능은 컴퓨터가 인간의 지능을 시뮬레이션하도록 만듭니다. 이 세 가지 분야는 분석 및 기타 엔터프라이즈에 매우 중요합니다. 즉, 성능 마케팅과 고객 획득의 미래는 AI와 ML에 달려 있.. 데이터 과학과 기계 학습 (2) 머신 러닝이란? 아서 사무엘은 1959년에 "기계 학습"이라는 용어를 사용했습니다. 그는 미국의 IBMer(IBM에서 일하는 사람)이자 컴퓨터 게임과 인공지능의 선구자였습니다. 기계 학습은 데이터 과학의 하위 분야로, 인공지능 분야 중 하나이며 컴퓨터 과학 분야 중 하나입니다. 더 구체적으로, 머신 러닝은 인공지능의 핵심입니다. 머신 러닝은 사용 가능한 데이터베이스를 분석하여 학습하는 컴퓨터 알고리즘(신경망)에 대한 연구입니다. 알고리즘을 문제를 해결하거나 작업을 수행하기 위해 적용되는 명령어 집합으로 생각합니다. 머신 러닝은 컴퓨터 프로그램이 인간의 개입 없이 새로운 데이터를 학습하고 분석하고 적응할 수 있다는 개념을 기반으로 합니다. 사용되는 주요 방법은 감독 학습 방법과 감독되지 않은 학습 방법이라.. 데이터 과학과 기계 학습 (1) 데이터 과학과 머신 러닝(ML)은 기술 분야에서 가장 화제가 되는 주제 중 하나입니다. 먼저 데이터 과학은 통찰력을 얻기 위해 많은 양의 데이터와 처리 능력을 다루는 광범위한 학제 간 분야를 나타내고, 기계 학습은 컴퓨터 알고리즘에 엄청난 양의 데이터를 공급하여 분석을 시작하고 그 정보를 기반으로 데이터 중심의 결정을 내리는 것입니다. 오늘은 데이터 과학과 기계 학습의 차이점을 알아보고 인공지능(AI) 및 데이터 분석과 비교해 보겠습니다. 데이터 과학 vs 기계 학습 "데이터 과학과 기계 학습은 같은 것인가요?"라는 검색어는 전 세계적으로 가장 많이 검색되는 주제 중 하나입니다. 그러나 이 두 용어는 종종 함께 쓰이지만 동의어는 아닙니다. 디지털화가 빠르게 진행되는 오늘날의 세계에서는 엄청난 양의 정보가.. 이전 1 ··· 76 77 78 79 80 81 82 ··· 97 다음
