반응형 인공지능에 관하여14 AI(인공지능)의 기계학습 기계 학습은 인공지능(AI)의 중요한 구성 요소입니다. AI 시스템이 명시적으로 프로그래밍되지 않고 데이터로부터 학습하고 개선할 수 있는 프로세스입니다. 이 글에는 기계 학습이 어떻게 작동하는지, 그것의 다양한 유형과 인공지능에서의 적용에 대해 알아볼 것입니다. 기계 학습의 작동 방식 기계 학습은 알고리즘을 사용하여 데이터의 패턴을 식별함으로써 작동합니다. 이러한 알고리즘은 대규모 데이터 세트에 의해서 학습되며, 데이터를 분석하면서 서로 다른 변수 간의 패턴과 관계를 식별합니다. 알고리즘이 이러한 패턴을 식별하면 이를 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측 또는 결정을 내릴 수 있습니다. 기계 학습에는 세 가지 주요 유형이 있습니다 1. 지도 학습 지도 학습에서 알고리즘은 레이블이 지정된 데이터에 의해서 훈.. 2023. 4. 29. AI(인공지능)의 기초 AI(인공지능) 소개 인공지능 또는 AI는 시각 인식, 의사 결정, 언어 번역 및 음성 인식과 같은 일반적으로 인간의 지능을 필요로 하는 작업을 기계가 수행할 수 있도록 하는 알고리즘과 모델의 개발을 포함하는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. AI는 다양한 프로세스를 자동화하고 워크플로우를 간소화하며 다양한 산업에서 성능을 최적화할 수 있는 기능으로 인해 점점 더 인기를 끌고 있습니다. 이 글에서는 인공지능의 기초, 인공지능의 응용, 그리고 그것이 직장과 사회의 미래에 미치는 잠재적인 영향에 대해 살펴볼 것입니다. 인공지능의 역사 인공지능의 개념은 수세기 동안 존재해 왔습니다. 하지만, 20세기 중반이 되어서야 최초의 인공지능 시스템이 개발되었습니다. 가장 초기의 AI 시스템 중 하나는 1956년 앨런 뉴웰.. 2023. 4. 29. 이전 1 2 3 다음 반응형