전체 글 (291) 썸네일형 리스트형 머신러닝에서 알아야 할 5가지 중요한 내용 (2) 오늘은 이전시간에 이어 머신러닝에서 알아야 할 5가지 중요한 내용에 대해 마저 살펴보도록 하겠습니다. 준지도 학습(Semi-supervised learing) 준지도 학습은 지도 학습 기법과 비지도 학습 기법 사이에 있는 방법으로, 이러한 기계 학습 모듈은 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터를 모두 사용하며 레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용할 때 효과적입니다. 준지도 학습의 목표는 레이블이 지정된 정보 세트를 사용하여 레이블이 지정되지 않은 데이터를 예측하고 분류하는 것입니다. 준지도 학습 모델은 여전히 인간의 개입이 필요한 산업에서 일반적으로 사용됩니다. 예를 들어, 음성 분석에 해당 모델이 적용되어 오디오 파일에 레이블을 지정하는데, 이 작업에는 여전히 사람의 개입이 필요합니다.. 머신러닝에서 알아야 할 5가지 중요한 내용 (1) 머신러닝(Machine Learning) 머신 러닝은 다양한 분야의 관행을 통합하는 도구이며 결과를 예측하기 위해 일반화 가능한 모델을 구축하는 것을 목표로 합니다. 기계 학습은 인공지능의 보호 아래 기존 알고리즘을 활용하여 데이터에서 새로운 패턴을 추출합니다. 지금은 많은 인공지능의 내용이 논의의 대상이지만, 머신러닝은 이미 우리가 실제로 경험할 수 있는 내용으로, 은행 기관에서 통신에 이르기까지 수많은 산업에서 운영을 개선하기 위해 머신 러닝 알고리즘을 사용하는 경우가 지속적으로 증가하고 있습니다. 오늘은 인공지능과 머신 러닝의 다섯 가지 필수 주제에 초점을 맞추고 그것들이 어떻게 작동하고 어디에 사용되는지 알아보겠습니다. 지도학습(Supervised Learning) 기계 학습 및 인공지능 지도 학.. 설명가능 인공지능 XAI(Explainable AI) 세계는 인공지능 시대로 빠르게 나아가고 있고, 우리는 인공지능 애플리케이션의 긍정적인 효과를 느끼고 있습니다. 하지만, 물론, 특정한 산업들은 그에 대한 영향이 크게 다가오고 있습니다. 인공지능과 관련되어 발생하는 수익은 2022년 말까지 620억 달러를 기록할 것으로 예측되었습니다. 따라서, 혁신과 기술 분야의 사람들은 사람들의 삶을 개선하기 위해 AI 애플리케이션을 더 많이 활용하는 방법을 찾으려고 노력하고 있고, 설명 가능한 인공지능에 대한 수요는 기하급수적으로 증가했습니다. 설명 가능한 인공지능 IBM은 "설명 가능한 인공지능(XAI)은 인간 사용자가 머신 러닝 알고리즘에 의해 생성된 결과와 출력을 이해하고 신뢰할 수 있도록 하는 일련의 프로세스와 방법입니다."라고 정의했습니다. 즉, 설명 가능한.. 이전 1 ··· 78 79 80 81 82 83 84 ··· 97 다음
