🔎아티클 스터디: 머신 러닝 기초 지식 톺아보기

 

01 오늘의 아티클

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‘머신러닝’ 기초 지식 톺아보기 | 요즘IT

 

02 아티클 정보 요약

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1. 머신러닝의 기본 개념: 컴퓨터가 데이터로 부터 패턴을 학습하여 분류나 예측을 수행하는 모델

2. 머신러닝 분류와 유형: 지도학습, 비지도학습, (준지도학습: 지도학습+비지도학습), 강화학습

3. 머신러닝 개발 프로세스: 데이터 수집 및 전처리 → 모델 선택 및 학습 → 평가 및 검증 → 배포 및 유지보수

4. 머신러닝 활용 사례: 추천 시스템, 이상탐지 및 부정행위 감지, 감성분석, 동영상과 이미지 인식

 

03 인사이트(= 앞으로 해야할 것)

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1. 다양한 머신러닝 알고리즘 학습

2. 텐서플로우(TensorFlow), 파이토치(PyTorch)와 같은 머신러닝 라이브러리 및 프레임워크 학습

3. 각종 통계와 수학 학습

4. 데이터 처리 방법 학습