- 기계학습(Machine Learning) 이란 기계가 일일이 코드로 명시하지 않은 동작을 데이터로 부터 학습하여 실행할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 연구 분야 입니다.
Machine Learning의 적용 사례
💡 Computer Vision
: Computer vision 기술은 이미지와 동영상 분석을 통해 특징(Feature)을 추출하여 시각적 정보를 이해하는 기술 입니다. 즉, 인간이 눈을 통해 시각정보를 획득하고 두뇌를 통해 시각정보를 분석 및 이해 할 수 있는 능력을 기계가 수행할 수 있도록 해주는 기술입니다.
- 특징추출 : 이미지에서 특징적인 점이나 패턴을 식별합니다.
- 개체감지 : 이미지 또는 비디오 내에서 개체를 찾고 식별합니다.
- 이미지 분할 : 분석을 위해 이미지를 의미 있는 영역으로 나눕니다.
- 패턴인식 : 시각적 데이터에서 패턴을 식별하고 분류 합니다.
- 움직임 추적 : 연속된 이미지 내에서 물체의 움직임을 추적합니다.
💡 Machine Translation
: 기계번역이란 소프트웨어를 통해 한 언어에서 다른 언어로 텍스트나 음성을 번역하는 것을 의미합니다. 즉, 번역가가 직접 번역하지 않더라도 컴퓨터 알고리즘을 기반으로 번역 결과를 제공할 수 있는것을 말합니다. 우리 일상에 흔히 있는 'Google 번역', 'Naver papago'와 같은 번역기를 의미합니다.
💡 Medical Industry
: 의료산업에서의 Machine Learning
💡 Financial Industry
: 금융산업에서의 Machine Learning
Machine Learning의 분류
- Machine Learning의 분류 및 주요 응용 분야
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💡 지도학습(Supervised Learning)
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정의 : 모델을 학습할 때, 정답 set이 있는 데이터를 활용하는 학습 방법
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지도학습의 분류
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판별 분석(Classification) : 종속변수(Y)가 범주형 값을 가지는 종속변수를 예측하는 방법론
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회귀 분석(Regression) : 종속변수(Y)가 연속형 값을 가질 때 이를 예측하는 방법론
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💡 비지도학습(Unsupervised Learning)
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정의 : 모델을 학습할 때, 정답 set이 없는 데이터를 활용하는 방법.
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비지도학습의 분류
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군집화 (Clustering) : 유사한 개체들의 집단을 만든 후, 새 개체는 어떤 집단과 유사한지 예측하는 방법론
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차원축소 (Dimension Reduction) : 고차원 데이터를 저차원 데이터로 변환하는 방법론
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4개의 댓글
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