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비정형데이터란 인공지능(AI)과 머신러닝의 발전에 따라 데이터를 다루는 방식이 점점 더 중요해지고 있습니다. 데이터는 그 형태에 따라 정형데이터(Structured Data)와 비정형데이터(Unstructured Data)로 나뉘며, 비정형데이터는 그 복잡성과 다양한 형식으로 인해 특별한 도전 과제를 안겨줍니다. 오늘은 비정형데이터의 정의와 그 실생활에서의 사용 사례에 대해 알아보겠습니다.목 차1. 비정형데이터의 정의2. 비정형데이터의 사용 일례 1. 비정형데이터의 정의비정형데이터(Unstructured Data)는 정해진 형식이나 구조가 없는 데이터를 말합니다. 이는 일정한 필드나 열, 행의 형식에 맞춰 저장되지 않고, 그 자체로 복잡한 형태를 띠고 있기 때문에 기존의 데이터베이스에서는 효율적으로 저장하거나 관리하기.. 2024. 9. 28.
정형데이터란 인공지능(AI)과 머신러닝(Machine Learning) 기술이 발전함에 따라, 데이터를 어떻게 다루고 처리하는지가 중요해졌습니다. 데이터는 다양한 형태로 존재하며, 이를 분석하고 예측 모델을 만드는 데 있어 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 이때 데이터를 크게 두 가지로 구분할 수 있는데, 바로 정형데이터(Structured Data)와 비정형데이터(Unstructured Data)입니다. 이번 글에서는 정형데이터의 정의와 그 사용 일례를 다루어 보겠습니다.목 차1. 정형데이터의 정의2. 정형데이터의 사용 일례 1. 정형데이터의 정의정형데이터(Structured Data)는 말 그대로 구조화된 데이터를 의미합니다. 이 데이터는 표, 데이터베이스, 스프레드시트와 같은 고정된 형식에 맞추어 저장되며, 각.. 2024. 9. 27.
비지도학습(Unsupervised Learning)이란 인공지능(AI)과 머신러닝(Machine Learning) 기술은 빠르게 발전하면서, 데이터 분석 및 예측 기술의 핵심을 담당하고 있습니다. 머신러닝의 다양한 방법 중 하나인 비지도학습(Unsupervised Learning)은 정답(레이블) 없이 데이터를 분석하고 패턴을 찾는 기법으로, 지도학습과 달리 정답이 주어지지 않은 데이터를 처리하는 데 강력한 도구로 활용됩니다. 이번 글에서는 비지도학습의 정의와 그 실례들을 통해 이 기법이 어떻게 작동하고 실생활에서 어떻게 사용되는지 알아보겠습니다.목 차1. 비지도학습이 정의2. 비지도학습의 실례 1. 비지도학습의 정의비지도학습은 머신러닝에서 레이블(정답)이 없는 데이터를 기반으로 학습하는 방법을 의미합니다. 즉, 입력 데이터에는 정답이 제공되지 않으며, 알고.. 2024. 9. 26.
지도학습이란 인공지능(AI)과 머신러닝(Machine Learning)의 발전은 데이터 분석과  자동화된 의사결정 시스템의 핵심을 담당하고 있습니다.  그중에서도 지도학습(Supervised Learning)은 가장 널리 사용되는  머신러닝 기법으로, 다양한 분야에서 뛰어난 성과를 보이고 있습니다.  이번 글에서는 지도학습의 정의와 실제 사례들을 통해 지도학습이  어떻게 작동하는지 알아보겠습니다.              목 차 1. 지도학습의 정의 2, 지도학습의 실례 1. 지도학습의 정의지도학습(Supervised Learning)은 인공지능의 한 분야인 머신러닝  기법 중 하나로, 입력 데이터와 그에 대한 정답(라벨)을 제공하여  모델이 이를 학습하도록 하는 방법입니다.  즉, 지도학습에서는 각 입력에 대해 그에.. 2024. 9. 25.

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