머신러닝(Machine Learning)이란 방대한 데이터를 분석해 미래를 예측하는 기술입니다. 컴퓨터가 스스로 학습 과정을 거치면서 입력되지 않은 정보를 습득, 문제를 해결합니다. 이는 인공지능과 다르며, 인공지능이 좀 더 넓은 의미를 갖습니다.
머신러닝은 인공지능을 가능하도록하는 하나의 방법입니다. 머신러닝은 컴퓨터가 스스로 패턴을 찾아냅니다. 새로운 분류체계를 만들면서 데이터를 분석해 의미 있는 결과물을 내놓습니다. 인공지능처럼 정교한 알고리즘만 뒷받침된다면 결과물을 토대로 예측까지 가능합니다.
머신러닝은 특정 단계 학습 시스템으로 구성됩니다. 사전 정보가 전혀 없는 상황에서 주어진 수많은 데이터를 비슷한 것끼리 분류하고, 알고리즘을 활용해 군집 특징을 추출합니다. 또한 이전 단계에서 구축된 알고리즘 구조를 쌓아 올려 더욱 복잡한 계층구조를 만들고, 수천 번 반복하는 방식으로 가장 최적화된 알고리즘 체계를 스스로 찾습니다. 머신러닝 기술은 언어 번역이나 통역, 음성 및 이미지 인식 등 다양한 분야에서 응용되고 있습니다.
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머신러닝은 인공지능을 가능하도록하는 하나의 방법입니다. 머신러닝은 컴퓨터가 스스로 패턴을 찾아냅니다. 새로운 분류체계를 만들면서 데이터를 분석해 의미 있는 결과물을 내놓습니다. 인공지능처럼 정교한 알고리즘만 뒷받침된다면 결과물을 토대로 예측까지 가능합니다.
머신러닝은 특정 단계 학습 시스템으로 구성됩니다. 사전 정보가 전혀 없는 상황에서 주어진 수많은 데이터를 비슷한 것끼리 분류하고, 알고리즘을 활용해 군집 특징을 추출합니다. 또한 이전 단계에서 구축된 알고리즘 구조를 쌓아 올려 더욱 복잡한 계층구조를 만들고, 수천 번 반복하는 방식으로 가장 최적화된 알고리즘 체계를 스스로 찾습니다. 머신러닝 기술은 언어 번역이나 통역, 음성 및 이미지 인식 등 다양한 분야에서 응용되고 있습니다.
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