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디지털23

머신러닝, 딥러닝, 인공지능, 데이터마이닝의 차이점(Feat.쉬운 설명) 인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 데이터마이닝 비슷한 듯 다른 듯 많이 헷갈리실텐데요? 혼란스러운 분들을 위해 한방에 정리해보았습니다. 그럼 간단하게 각각의 차이점에 대해 쉽게 알아보겠습니다. 머신러닝, 딥러닝, 인공지능, 데이터마이닝의 차이점 1. 각 개념 2. 각 특징 3. 각 활용사례 4. 머신러닝 VS 딥러닝 5. 인공지능 VS 딥러닝 6. 데이터마이닝 VS 머신러닝 1. 머신러닝, 딥러닝, 인공지능, 데이터마이닝의 개념 인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝 순으로 인공지능이 가장 넓은 개념, 딥러닝이 가장 좁은 개념 인공지능 : 컴퓨터 시스템이 인간과 비슷한 수준의 지능을 발휘하도록 하는 기술로 광범위한 개념 머신러닝 : 컴퓨터가 학습하여 스스로 판단할 수 있도록 하는 인공지능의 한 분야 딥러닝 : 인간.. 2023. 5. 13.
머신러닝 : 뜻, 학습기법, 알고리즘, 활용사례 (Feat. 쉬운 설명) 머신러닝(Machine Learning)은 컴퓨터가 데이터를 분석하여 패턴을 파악하고, 스스로 학습하여 의사결정을 내리는 인공지능 기술 중 하나입니다. 최근 워낙 챗GPT, 인공지능에 대한 이슈가 많아 궁금하실 법도 한데요? 그럼 바로 이해하기 쉽게, 머신러닝의 뜻과 학습기법, 알고리즘, 활용사례를 알아보도록 하겠습니다. 목 차 1. 머신러닝의 뜻 2. 머신러닝의 학습기법 - 3가지 3. 머신러닝의 알고리즘 - 5가지 4. 머신러닝의 활용사례 - 5가지 5. 현직자의 고찰 1. 머신러닝의 뜻 머신러닝은 기존의 프로그래밍 방식과 달리, 대용량의 데이터(빅데이터)를 분석하여 컴퓨터 스스로 학습하고 의사결정을 내리는 기술입니다. 이를 위해 머신러닝은 다양한 수학적 개념과 알고리즘을 활용합니다. 이러한 머신러닝.. 2023. 5. 13.
데이터 마이닝 : 뜻과 정의, 분석기법, 활용사례 (Feat.쉬운 설명) 데이터 마이닝은 산더미 같은 빅데이터 속에서 필요한 데이터를 채굴, 즉 데이터를 찾아내는 작업입니다. 그럼 바로 이해하기 쉽게, 데이터 마이닝의 뜻과 정의, 분석기법, 활용사례를 알아보도록 하겠습니다! 목차 1. 데이터 마이닝의 뜻과 정의 2. 데이터 마이닝의 분석기법 3. 데이터 마이닝의 활용사례 4. 현직자의 고찰 1. 데이터 마이닝의 뜻과 정의 데이터 마이닝(Data Mining)은 데이터(Data)와 채굴(Mining)의 합성어입니다. 데이터 마이닝은 조직에 축적된 대규모 데이터에서 패턴, 규칙, 관계 등을 발굴해 내는 기술인 것입니다. 기존 통계분석으로 파악하기 어려운 데이터의 규칙성을 찾아내고, 이를 의사 결정에 활용할 수 있게 합니다. 2. 데이터 마이닝의 분석기법 군집화 (Clusterin.. 2023. 5. 12.

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