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인공 지능의 기초 : 기계 학습(Machine Learning) 강의 내용 정리 머신 러닝(Machine Learning) 어원, 용어의 시작 : 컴퓨터 분야의 개척자였던 아서 새뮤얼(Arthur Samuel)이 1959년 특정 작업 수행을 위해 컴퓨터를 프로그래밍하는 대신 인간 행동을 배울 수 있는지를 궁금해하면서 창안한 개념. 고전 컴퓨터가 무슨 작업을 해야 하는지 정확한 값을 넣어야 한다고 봤던 대부분의 컴퓨터 과학자와 달리 자세한 명령 값을 만들지 않고 대신 컴퓨터에 문제를 연구하고 해결하는 데 필요한 정보와 도구를 제공 컴퓨터가 이전에 했던 작업을 기억해서 적응, 진화해서 배울 수도 있는 능력을 심어 주는 것 인간이 작은 문제부터 시작해서 더 큰 일을 해결하는 방법을 배우는 방식과 유사함 : 경험을 바탕으로 규칙을 만들고 더 큰 행동으로 옮기기 위해 이 규칙을 활용하고 그다.. 2023. 11. 30.
세상을 읽는 새로운 언어, 빅데이터, 조성준 빅 데이터(Big Data)의 특징 : Volume, Velocity, Variety 빅데이터의 특징은 우선 데이터의 양(volume)이 방대하고 생성 속도(velocity)가 빠르며 텍스트, 이미지, 동영상 같은 비정형 데이터들이 다양하다(variety) 존재한다고 저자는 정의합니다. 이에 해당하는 영단어의 조합으로 3V라고도 할 수 있습니다. 미국의 어떤 은행은 대출받는 이유를 글로 쓰게 하고 그 글에 등장하는 단어를 분석해 대출 신청자가 돈을 잘 갚을 사람인지, 못 갚을 사람인지를 추정한다. 해당 은행이 발견한 인사이트는 다음과 같다. 대출금을 잘 갚는 사람들은 ‘금리’, ‘금리 차이’ 등의 단어를 많이 사용했고, 잘 갚지 못하는 사람들은 ‘절대로’, ‘죽어도’, ‘반드시’, ‘하나님께 맹세’와 같.. 2023. 5. 18.

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