Deep Learning
인공지능의 한 분야로, 데이터에서 패턴을 학습해 예측하거나 의사결정을 내리는 기술이에요. 특히, 신경망을 활용해 복잡한 문제를 해결하는 데 강점을 가지고 있어요. 다양한 산업에서 혁신을 이끌고 있는 중요한 기술이에요.
Machine Learning
머신 러닝
9개 레벨
컴퓨터가 데이터를 분석하여 스스로 학습하고 개선하는 기술이에요. 다양한 응용 프로그램에서 패턴 인식 및 예측을 통해 사람들의 작업을 지원해요. 이는 자동화와 효율성을 높이는 데 기여하고 있어요.
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9개의 레벨을 통해 체계적으로 학습하고, 커리어 성장의 기반을 다지세요.
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9개 레벨
전체 9
하위주제 (4)
Reinforcement Learning
인공지능이 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방법을 학습해요. 에이전트가 행동을 통해 경험을 쌓고, 그에 따라 정책을 개선해 나가요. 최적의 결정을 내리는 것이 목표이에요.
Supervised Learning
지도학습은 입력 데이터와 그에 대한 정답이 주어져 모델을 학습하는 방법이에요. 주어진 데이터를 기반으로 예측이나 분류를 수행할 수 있도록 합니다. 일반적으로 회귀와 분류 문제에 사용되어요.
Unsupervised Learning
지도 데이터 없이 숨겨진 패턴을 찾는 방법이에요. 클러스터링이나 차원 축소 기법을 사용해요. 데이터의 구조를 이해하는 데 유용해요.
관련주제 (3)
- Machine Learning Inference Engine
- Machine Learning Library기계 학습 라이브러리는 데이터 분석과 모델 학습을 용이하게 하는 도구들이에요. 다양한 알고리즘과 기능을 제공하여 개발자들이 보다 쉽게 모델을 구축하고 평가할 수 있도록 돕는답니다. 이를 통해 빠르게 실험하고 성능을 향상시킬 수 있어요.
- Machine Learning Techniques데이터에서 패턴을 인식하고 예측을 만드는 방법이에요. 주로 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나뉘어요. 이러한 기법들은 다양한 분야에 활용되고 있어요.
