AI / 데이터
머신러닝(Machine Learning)
머신러닝(Machine Learning)은 사람이 규칙을 하나하나 쓰지 않고, 데이터에서 패턴을 학습해 예측이나 분류를 하게 만드는 AI 방법입니다.
쉬운 설명
데이터에서 패턴을 학습해 예측이나 분류를 수행하게 만드는 AI 방법.
배경과 쓰임까지 이해하기
조금 더 자세히
머신러닝(Machine Learning)은 사람이 규칙을 하나하나 쓰지 않고, 데이터에서 패턴을 학습해 예측이나 분류를 하게 만드는 AI 방법입니다.
추천, 분류, 예측, 이상 탐지, 검색 랭킹처럼 데이터 기반 판단을 자동화할 때 자주 등장합니다.
딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝 안에서도 여러 층의 인공 신경망을 사용하는 방식입니다.
실제로는 이렇게 만나요
머신러닝(Machine Learning)은(는) 실제 작업 흐름에서 Deep Learning, Neural Network, Dataset 같은 개념과 함께 등장합니다.
- 이런 거 할 때 나와요 추천, 분류, 예측, 이상 탐지, 검색 랭킹처럼 데이터 기반 판단을 자동화할 때 자주 등장합니다.
- 이렇게 생겼어요 머신러닝(Machine Learning)은(는) Deep Learning, Neural Network, Dataset 같은 주변 개념과 함께 문서, 설정 화면, 오류 메시지에서 자주 보입니다.
- 나오는 화면 예시 AI / 데이터 작업을 하다가 Deep Learning, Neural Network, Dataset를 확인하는 화면
헷갈리기 쉬운 점
딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝 안에서도 여러 층의 인공 신경망을 사용하는 방식입니다.
왜 알아두면 좋을까요?
추천, 분류, 예측, 이상 탐지, 검색 랭킹처럼 데이터 기반 판단을 자동화할 때 자주 등장합니다.
Checklist
실제로 볼 때 확인할 것
- 01
정의보다 쓰이는 상황을 먼저 본다
- 02
관련 개념을 함께 확인한다
- 03
실제 프로젝트에서 등장한 위치를 기록한다