인공지능 (AI)27 뇌와 인공신경망(뉴럴 네트워크) 개념 차이, 발전과정 이 전 포스팅에서 인공지능의 딥러닝이란 뉴럴 네트워크를 이용한 학습이라고 말씀드렸던 적이 있습니다. 그리고 충분한 양의 데이터만 있다면 이 뉴럴 네트워크를 통해 사람의 도움 없이 인공지능이 데이터에서 특징을 추출할 수 있다고 했습니다. 딥러닝의 정의, 특징, 알고리즘 종류이전 블로그 포스팅에서 머신러닝과 딥러닝의 차이에 대해서 간략하게 알아보았습니다. 머신러닝과 딥러닝의 정의, 차이, 장단점AI 기술의 발달로 '머신러닝(기계학습)'을 활용함으로써 업무를lets.hope2solveproblems.com 뉴럴 네트워크가 인간의 뇌의 신경세포를 본떠서 만들어진 것을 알고 계실까요? 이번 포스팅에서는 그 뉴럴 네트워크와 인류의 '뇌'와의 관계에 대해 설명해 보겠습니다.인간 뇌세포의 구조 뉴럴 네트워크는, 인.. 2024. 12. 17. 머신러닝을 활용한 데이터 분석 활용 사례 (의료 / 금융 / 교통 / 에너지 / 마케팅) 지난 블로그 포스팅에서는 3회에 걸쳐서 통계학과 머신러닝의 차이, 그리고 데이터 분석에서의 머신러닝 방법에 대해서 알아보았습니다. 통계학적 데이터 분석과 머신러닝의 차이 1인공지능(AI)/머신러닝을 통해 컴퓨터는 대량의 데이터로부터 패턴이나 규칙을 자동으로 학습할 수 있게 된다고 이전 포스팅에서 말씀드렸습니다. 딥러닝의 정의, 특징, 알고리즘 종류이전 블lets.hope2solveproblems.com 그렇다면 이런 방법들을 사용해 실제로 어떻게 활용해 볼 수 있을까요? 이번 포스팅에서는 데이터 분석에 있어서 머신러닝의 활용 사례들을 다뤄보도록 하겠습니다. 데이터 분석에서 머신러닝의 활용 사례 머신러닝은 데이터 분석을 하기 위해 다방면으로 쓰이고 있지만, 오늘 포스팅에서는 아래 다섯 가지 핵심 분야.. 2024. 12. 17. 통계학적 데이터 분석과 머신러닝의 차이 3 지난 두 포스팅에서 통계 학적 데이터 분석과 머신러닝의 차이를 집중적으로 다루기 시작했습니다. 통계 학적 데이터 분석과 머신러닝의 차이 1인공지능(AI)/머신러닝을 통해 컴퓨터는 대량의 데이터로부터 패턴이나 규칙을 자동으로 학습할 수 있게 된다고 이전 포스팅에서 말씀드렸습니다. 딥러닝의 정의, 특징, 알고리즘 종류이전 블lets.hope2solveproblems.com 통계 학적 데이터 분석과 머신러닝의 차이 2지난 블로그 포스팅에서 데이터 분석에서의 머신러닝 방법에 대해 자세히 설명하기 시작했습니다. 통계 학적 데이터 분석과 머신러닝의 차이 1인공지능(AI)/머신러닝을 통해 컴퓨터는 대량의lets.hope2solveproblems.com 데이터 분석에서의 머신러닝 방법으로는 아래 11가지 방법이.. 2024. 12. 16. 통계학적 데이터 분석과 머신러닝의 차이 2 지난 블로그 포스팅에서 데이터 분석에서의 머신러닝 방법에 대해 자세히 설명하기 시작했습니다. 통계 학적 데이터 분석과 머신러닝의 차이 1인공지능(AI)/머신러닝을 통해 컴퓨터는 대량의 데이터로부터 패턴이나 규칙을 자동으로 학습할 수 있게 된다고 이전 포스팅에서 말씀드렸습니다. 딥러닝의 정의, 특징, 알고리즘 종류이전 블lets.hope2solveproblems.com 데이터 분석에서의 머신러닝 방법으로는 아래 11가지 방법이 있다고 공유드렸습니다. 이번 포스팅에서는 이어서 SVM, 로지스틱 회귀, 신경망, k 근방법, k-평균법 (k-means)에 대해 공유드리도록 하겠습니다.GAN (적대적 생성 네트워크)랜덤 포레스트SVM (Support Vector Machine)로지스틱 회귀신경망k 근방법k-평.. 2024. 12. 16. 통계학적 데이터 분석과 머신러닝의 차이 1 인공지능(AI)/머신러닝을 통해 컴퓨터는 대량의 데이터로부터 패턴이나 규칙을 자동으로 학습할 수 있게 된다고 이전 포스팅에서 말씀드렸습니다. 딥러닝의 정의, 특징, 알고리즘 종류이전 블로그 포스팅에서 머신러닝과 딥러닝의 차이에 대해서 간략하게 알아보았습니다. 머신러닝과 딥러닝의 정의, 차이, 장단점AI 기술의 발달로 '머신러닝(기계학습)'을 활용함으로써 업무를lets.hope2solveproblems.com 그렇다면 우리가 일반적으로 말하는 데이터 분석을 다룸에 있어서, 인공지능/머신러닝과 통계학의 차이는 무엇일까요? 먼저 다시 한번 머신 러닝의 정의를 간단하게 정리해 보도록 하겠습니다. 데이터 분석 방법 중 하나인 머신러닝머신러닝은 인공 지능(AI)의 한 분야로 컴퓨터가 데이터에서 자동으로 '학습'하.. 2024. 12. 16. 딥러닝 학습 방법과 종류, 활용 방법, 도입 사례 지난 포스팅에서는 딥러닝의 정의와 특징, 그리고 알고리즘 종류에 대해서 알아보았습니다. 딥러닝의 정의, 특징, 알고리즘 종류이전 블로그 포스팅에서 머신러닝과 딥러닝의 차이에 대해서 간략하게 알아보았습니다. 머신러닝과 딥러닝의 정의, 차이, 장단점AI 기술의 발달로 '머신러닝(기계학습)'을 활용함으로써 업무를lets.hope2solveproblems.com 딥러닝 학습 방법에는 어떤 것들이 있을까요? 이번 블로그 포스팅에서는 주요 학습방법과 기타 학습방법으로 나누어 소개하겠습니다.딥 러닝의 주요 학습 방법딥러닝을 통한 물체 인식의 주요 방법은 3가지가 있습니다. 각 방법에 대해 자세히 설명드리겠습니다. 전이 학습전이학습이란 이름 그대로 다른 영역에서 학습한 것 전이, 즉 다른 영역에서 유용하게 쓸 수 있.. 2024. 12. 13. 이전 1 2 3 4 5 다음
