오늘날 프로그래밍은 힘의 원천이며, 이 지식의 힘을 습득할 수 있는 능력은 그것을 인간 언어에 더 가깝게 만듭니다. 우리의 일상 생활에서 코딩을 포함시키면 이 요점을 더 이해하기 쉽게 만드는 데 도움이 됩니다. 자동차 운전, 게임, 논문 조사, WhatsApp에서 친구와 채팅 등과 같은 일상의 가장 평범한 작업에 대해 생각해 보세요. 이러한 모든 작업은 프로그래밍이 세상에 영향을 미쳤다는 사실을 뒷받침하는 경향이 있습니다 시장검증.
푸마 신발이나 패스트랙 시계와 같은 특정 제품을 찾아 인터넷을 서핑한 후 나중에 비슷한 광고가 화면에 표시되는 것을 본 적이 있습니까? 이를 리마케팅이라고 하며 이 과정에는 알고리즘 연구가 포함됩니다. 이 알고리즘 연구는 머신 러닝의 응용 분야 중 하나입니다.
당신은 머신 러닝의 개념에 익숙할 것입니다. 개념을 덩어리로 나누고 그 핵심을 논의해 보겠습니다.
IDC 예측에 따르면, 조직과 ISV 개발자의 75%가 자신들이 개발하는 애플리케이션 중 하나에서 머신 러닝을 활용할 것으로 예상됩니다.
2019년에는 디지털 전환의 40%에 AI 서비스가 포함될 것이고, 2022년까지 모든 비즈니스 애플리케이션의 75%에 어떤 유형의 AI가 통합될 것입니다.
– 토이
머신 러닝(ML)과 인공지능(AI)은 앞으로 기술 세계의 원동력이 될 두 가지 인기 있는 자산입니다.
머신러닝이란?
처음부터 시작해보자!
1959년에 아서 사뮤엘은 머신 러닝을 “명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 학습할 수 있는 능력을 부여하는 연구 분야”로 정의했습니다.
우리는 인간이 사물을 인식하고 기억에 간직하는 경향이 있다는 것을 알고 있습니다. 기계는 인간이 내린 명령을 따릅니다. 따라서 머신 러닝에는 데이터를 분석하고 이벤트가 발생할 확률을 예측하거나 도출하기 위한 기계의 훈련이 포함됩니다. ML은 다양한 유형의 인간 경험에서 지속적으로 학습하고 처리하는 AI의 하위 집합입니다. 더 많은 데이터는 기계가 더 높은 정확도로 더 나은 논리를 구축하는 데 도움이 됩니다.
머신러닝은 어떻게 작동하나요?
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