반응형 기타14 머신러닝 알고리즘이란? 머신러닝 알고리즘에 대하여 머신 러닝(Machine Learning)은 컴퓨터 시스템이 데이터에서 패턴을 학습하고 결정을 내리는 데 사용되는 알고리즘과 기술의 모음입니다. 여러 머신 러닝 알고리즘이 있으며, 크게 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)으로 분류됩니다. 오늘은 주요 머신 러닝 알고리즘들에 대해 알아보도록 하겠습니다. 1. 지도 학습 (Supervised Learning) 선형 회귀 (Linear Regression): 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 선형 관계를 모델링하는 데 사용됩니다. 로지스틱 회귀 (Logistic Regression): 이진 분류 문제에 주.. 2024. 2. 11. 빅데이터의 특징과 처리 과정 빅데이터의 특징과 처리 과정에 대하여 빅데이터는 기존 데이터베이스 관리 도구로 처리하기 어려운 대량의 데이터를 포함하는 데이터 세트를 말합니다. 이 데이터는 기존의 데이터 처리 방법이나 소프트웨어 도구로는 효과적으로 다루기 어려운 규모와 다양성을 갖추고 있습니다. 오늘은 이러한 빅데이터의 특징과 처리 과정에 대하여 알아보도록 하겠습니다. 빅데이터의 특징 1. 양(Volume) 빅데이터는 대량의 데이터를 다룹니다. 이는 일반적인 데이터베이스 시스템이나 소프트웨어 도구로 처리하기 어려운 수준의 양을 의미합니다. 2. 속도(Velocity) 빅데이터는 빠르게 생성되고 수집됩니다. 이는 실시간이나 거의 실시간으로 데이터가 증가하고 업데이트되는 특성을 의미합니다. 3. 다양성(Variety) 빅데이터는 다양한 형.. 2024. 1. 9. 분산 학습의 정의와 특징 분산 학습의 정의와 특징에 대하여 분산 학습은 머신 러닝 모델을 여러 컴퓨터나 장치에 분산시켜 학습시키는 방법입니다. 기본적으로 중앙 집중식 학습과는 달리, 데이터가 분산된 환경에서 모델이 훈련되는 것을 의미합니다. 이 방식은 대량의 데이터를 효과적으로 처리하고, 빠르게 학습 모델을 구축할 수 있는 장점을 갖고 있습니다. 아래에서는 일반적인 분산 학습의 특징에 대해 알아보도록 하겠습니다. 1. 데이터 분산 학습 데이터가 여러 위치 또는 장치에 분산되어 있습니다. 이는 대규모 데이터셋을 처리하는 데 유용하며, 각 장치에서 로컬 데이터를 사용하여 모델을 학습합니다. 데이터셋이란? 데이터셋은 머신 러닝 모델을 훈련하고 평가하기 위해 사용되는 정보의 집합입니다. 데이터셋은 일반적으로 관측값 또는 샘플의 모음으로.. 2024. 1. 6. 기계 학습의 정의와 종류 기계 학습에 대하여 기계 학습(Machine Learning, ML)은 인공 지능(AI)의 한 분야로, 컴퓨터 시스템이 데이터로부터 패턴을 학습하고 결정을 내리는 능력을 갖추는 기술을 의미합니다. 기계 학습은 데이터로부터 학습하여 일반화된 모델을 생성하고, 이 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측이나 결정을 수행합니다. 기계 학습에는 다양한 알고리즘과 기계가 있으며 오늘은 기계 학습의 주요 종류에 대해 알아보도록 하겠습니다. 지도 학습 (Supervised Learning) 지도 학습은 입력과 해당하는 출력 간의 매핑을 학습하는 방법입니다. 학습 데이터에는 입력과 정답이 레이블로 제공되어 모델은 주어진 입력에서 적절한 출력을 예측하도록 학습됩니다. 분류(Classification) 및 회귀(Regr.. 2024. 1. 5. 이전 1 2 3 4 다음 반응형