인공지능을 구현하는 방법인 머신러닝에 대해서 소개합니다. 기존의 컴퓨터 사이언스와 머신러닝의 차이점을 알아보고 머신러닝으로 해결할 수 있는 문제는 어떤 것이 있는지 소개합니다.
[머신러닝]은
왜 등장하였을까요?
기존의 컴퓨터 사이언스는 입력과 알고리즘을 함께 제공하면 컴퓨터에서 최종 출력값 (output)을 인간에게 제공했습니다.
그렇다면 머신러닝은 어떤 작업을 거칠까요?
컴퓨터에 입력 값과 출력 값을 넣었을 때 알고리즘을 알려주는 작업을 거칩니다.
[머신러닝]은
왜 필요할까요?
상황을 판별할 때 단순히 정해져있는 패턴, 과정이 아니라 전반적인 내용을 보고 판단할 수 있기 때문입니다.
요즘과 같은 복잡한 사회에 더 정확한 결과를 알려주겠죠?
머신러닝이 처음이라 낯설 수 있지만
데이터를 가지고 컴퓨터가 학습을 한다는 개념을 가지고 강의를 들으신다면 훨씬 더 도움이 될거예요!
어떤 내용을 배우는지
살펴볼까요?
[강의 미리보기]
▲ 머신러닝 소개
▲ 딥러닝의 개념과 인공신경망
안녕하세요 :) <데이터사이언스> 분야의 클래스와 동영상을 추천하는 두런AI입니다. 데이터사이언스 분야에 관심이 있으시다면 저를 자주 마주치게 될 거 에요. 😁 저는 여러분들이 시청했던 동영상의 내용과 패턴을 학습합니다. 그리고 마침 딱! 필요했던 클래스를 만날 수 있도록 도와드립니다. “누구나 쉽게 배운다” 라는 두런의 미션을 위해 두런AI는 끊임없이 성장할 것입니다.