기계 학습 초보자를 위한 가이드

오늘날 프로그래밍은 힘의 원천이며 이러한 지식을 갖춘 힘을 얻는 능력은 프로그래밍을 인간의 언어에 더 가깝게 만듭니다. 일상생활에 코딩을 접목시키면 이 점을 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 자동차 운전, 게임 플레이, 논문 검색, WhatsApp에서 친구와 채팅 등 일상에서 가장 일상적인 작업을 생각해 보세요. 이러한 모든 작업은 프로그래밍이 세상에 어떤 영향을 미쳤는지 사실을 뒷받침하는 경향이 있습니 다  복합기렌탈.

Puma 신발이나 Fastrack 시계와 같은 특정 제품을 찾기 위해 인터넷 서핑을 한 후 나중에 화면에 유사한 광고가 표시되는 것을 본 적이 있습니까? 이를 리마케팅이라고 하며 이 프로세스에는 알고리즘 연구가 포함됩니다. 알고리즘에 대한 이 연구는 기계 학습의 응용 프로그램 중 하나입니다.

머신러닝의 개념을 잘 알고 있어야 합니다. 개념을 여러 덩어리로 나누고 그 핵심에 대해 논의해 보겠습니다.

IDC 예측에 따르면 조직 및 ISV 개발자의 75%가 자신이 개발하는 애플리케이션 중 하나에서 기계 학습을 활용할 것입니다.

2019년에는 디지털 혁신의 40%에 AI 서비스가 포함될 것이며, 2022년까지 모든 비즈니스 애플리케이션의 75%에 일부 유형의 AI가 포함될 것입니다.

– 토이

머신러닝(ML)과 인공지능(AI)은 앞으로 기술 세계의 원동력이 될 두 가지 주요 자산입니다.

머신러닝이란 무엇인가요?

처음부터 시작해보자!

1959년 Arthur Samuel은 머신러닝을 “명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터에 학습할 수 있는 능력을 제공하는 연구 분야”로 정의했습니다.

우리는 인간이 사물을 인식하고 기억하는 경향이 있다는 것을 알고 있습니다. 기계는 인간이 내린 명령을 따릅니다. 따라서 머신 러닝에는 데이터를 분석하고 이벤트 발생 가능성을 예측하거나 예측하기 위한 기계 교육이 포함됩니다. ML은 다양