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머신러닝이란 일반 프로그램과 달리 작업을 하는데 있어 경험을 통해 성능이 향상된다. 여기서 경험은 데이터를 통해 이루어진다. 따라서, 데이터의 수가 기하급수적으로 늘어나는 2010년대부터 머신러닝이 활용되기 시작했다. 빅데이터,머신러닝,딥러닝,인공지능은 모두 연관되어 있어 비슷하다고 할 수 있다. 학습유형 지도학습(supervised learning) 답 이 있고 이 답을 맞추는 게 목적 - 분류(classfication) 와 회귀(regression) 비지도학습(unsupervised learning) 답 이 없고 이 답을 맞추는 게 목적 머신러닝에서의 수학 선형대수학 데이터를 저장하고 계산하는 행렬을 이용 미적분학 알고리즘의 성능 최적화 확률과 통계 데이터의 흐름과 정보 파악을 통해 예측하고 가능성을..
데이터분석/머신러닝
2021. 3. 8. 22:19