본문 바로가기
반응형

비지도 학습2

비전공자를 위해 준비한 머신러닝 기초 교육과 학습 전략 머신러닝은 데이터를 학습해 예측·분류하는 기술로, 지도 학습과 비지도 학습으로 나뉩니다. 파이썬과 Scikit-learn, Google Colab으로 쉽게 실습할 수 있습니다. 서론 머신러닝은 데이터를 이용해 패턴을 학습하고 이를 통해 예측하거나 분류하는 기술로, 인공지능의 핵심 영역 중 하나입니다. 많은 비전공자들이 머신러닝을 배우는 데 어려움을 겪는 이유는 복잡한 수학적 개념과 프로그래밍 스킬 때문입니다. 하지만 기본적인 개념을 먼저 이해하고 점진적으로 실습을 통해 배우면 누구나 머신러닝을 이해하고 활용할 수 있습니다. 이번 가이드에서는 비전공자들이 쉽게 접근할 수 있는 방식으로 머신러닝의 기초 개념과 실습 방법을 다루어보겠습니다. 먼저, 머신러닝의 개념을 간단히 설명하고, 학습할 때 중요한 키워드와.. 2024. 10. 18.
머신러닝의 이해와 적용 머신러닝은 현대 기술의 핵심 중 하나로, 데이터 분석, 패턴 인식, 자동화 등의 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다. 오늘날 기업들은 머신러닝을 활용해 효율성을 극대화하고, 경쟁력을 강화하며, 새로운 기회를 창출하고 있습니다. 이 글에서는 머신러닝의 기본 개념부터 실제 적용 사례까지 다룰 예정입니다. 또한, 머신러닝을 처음 접하는 사람들을 위해 필요한 지식과 도구들을 소개하고, 학습 방법에 대해서도 상세히 설명하겠습니다. 이 모든 과정은 여러분이 머신러닝을 더 잘 이해하고, 실무에 적용할 수 있도록 돕기 위한 것입니다. 머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 기계가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터를 통해 학습하고 예측하는 기술입니다. 예를 들어, 이메일 서비스에서 스팸 메일을 자동으로 걸러내는 기능이나, 온.. 2024. 7. 29.
반응형