인공지능7 머신러닝이란 인공지능(AI) 분야에서 가장 주목받고 있는 기술 중 하나인 머신러닝(Machine Learning)은 데이터에서 패턴을 학습하고 이를 바탕으로 예측이나 결정을 내리는 알고리즘을 말합니다. 머신러닝은 특히 정해진 규칙 없이도 스스로 학습할 수 있다는 점에서 기존의 규칙 기반 시스템과는 차별화됩니다. 오늘날 머신러닝은 다양한 산업과 일상에서 중요한 역할을 하며, 기술 발전의 중심에 자리 잡고 있습니다. 이번 글에서는 머신러닝의 정의와 몇 가지 대표적인 사례를 통해 이 기술이 무엇인지 알아보겠습니다.목 차1. 머신러닝의 정의2. 머신러닝의 사례 1. 머신러닝의 정의머신러닝은 데이터를 분석하고 그 데이터를 바탕으로 예측이나 결정을 내리기 위한 일련의 알고리즘과 모델을 개발하는 분야입니다. 머신러닝의 핵심은 '.. 2024. 9. 22. 규칙 기반 학습과 추론 인공지능(AI) 분야에서는 다양한 접근법을 통해 데이터를 분석하고 문제를 해결하는 기술들이 발전하고 있습니다. 그 중에서도 ‘규칙 기반 학습과 추론’은 초기 AI 연구에서 널리 사용된 방식으로, 명확한 규칙과 논리를 기반으로 데이터를 분석하고 결론을 도출하는 방법입니다. 오늘은 규칙 기반 학습과 추론의 정의와 예시를 통해 그 개념과 활용에 대해 살펴보겠습니다.목 차1. 규칙 기반 학습과 추론의 정의2. 규칙 기반 학습과 추론의 예제 1. 규칙 기반 학습과 추론의 정의규칙 기반 학습과 추론은 말 그대로 "규칙"을 통해 학습하고 추론하는 방식입니다. 이 접근법은 사람이 정의한 명시적 규칙과 논리를 이용해 데이터를 분석하고 처리하는 것이 특징입니다. 즉, 사전에 정의된 규칙들을 기반으로 문제를 해결하거나 예측.. 2024. 9. 21. 인공지능이란 사물인터넷 기술을 블로그로 작성하다가 엣지 컴퓨팅 차례에서 엣지컴퓨팅 플랫폼의 역할중 AI(인공지능) 작업 수행에 대하여 기술한 바 있습니다.사물인터넷의 원활한 서비스도 인공지능 기술이 뒷받침되야 한다고 알게 되었고 사물인터넷에 이어 인공지능 분야에 대하여포스팅 필요로 금일 이후 작성코져 합니다. 목 차1. 인공지능의 정의2. 인공지능 기술을 만드는 방법3. 왜 인공지능 기술을 사용해야 하나?4. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 상관관계 1. 인공지능의 정의인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간의 학습, 추론, 문제 해결 능력을 컴퓨터 시스템이 모방할 수 있게 하는 기술을 의미합니다. AI는 컴퓨터가 인간처럼 사고하고, 학습하고, 결정을 내릴 수 있도록 설계된 알고리즘과 모델을.. 2024. 9. 20. 이전 1 2 다음
