이미지 인식2 머신 러닝의 작동 원리와 응용 분야: 실생활에서의 활용 사례 1. 서론: 머신 러닝, 어떻게 작동하며 어디에 활용될까?머신 러닝(ML)은 데이터에서 패턴을 학습하고 이를 기반으로 예측이나 결정을 내리는 기술입니다. 머신 러닝은 인공지능(AI)의 하위 분야로, 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 학습하는 능력을 부여합니다. 이번 글에서는 머신 러닝의 작동 원리와 실생활에서의 활용 사례를 소개합니다.2. 머신 러닝의 작동 원리1) 데이터 수집 및 전처리머신 러닝은 데이터로부터 학습합니다. 따라서 고품질의 데이터를 수집하고, 이를 분석 가능한 형태로 전처리하는 단계가 중요합니다.데이터 수집: 웹 스크래핑, 데이터베이스, API 등을 통해 데이터를 수집합니다.전처리: 결측치 처리, 중복 제거, 데이터 정규화를 통해 품질을 개선합니다.실제 사례: 전자상거래 회사는 고객의 구매 .. 2025. 1. 10. 인공지능과 머신 러닝의 기본 개념 1. 서론: 왜 인공지능과 머신 러닝을 알아야 하는가?디지털 시대에 인공지능(AI)과 머신 러닝(ML)은 가장 주목받는 기술 중 하나입니다. 이 두 용어는 종종 혼용되지만, 실제로는 서로 다른 개념을 가집니다. 이번 글에서는 AI와 ML의 기본 개념을 초보자도 이해할 수 있도록 설명하고, 일상에서의 활용 사례를 통해 차이점을 명확히 짚어보겠습니다.2. 인공지능(AI)이란 무엇인가?정의:인공지능은 인간의 지능을 모방하는 컴퓨터 시스템을 만드는 기술입니다. AI는 문제 해결, 학습, 논리적 사고, 그리고 자연어 처리와 같은 작업을 수행할 수 있도록 설계되었습니다.AI의 유형:1. 협의적 AI(Weak AI): 특정 작업을 수행하도록 설계된 시스템.예: 음성 비서(Siri, Alexa).2. 광의적 AI(St.. 2025. 1. 9. 이전 1 다음
