머신러닝5 데이터 분석의 예측 문제와 기법 완벽 가이드 데이터 분석은 다양한 예측 기술을 활용하여 중요한 인사이트를 제공합니다. 본 글에서는 데이터 분석의 핵심 개념과 예측 기법을 소개합니다. 목차 데이터 분석의 기본 정의 데이터 간의 관계 파악 예측, 클러스터링, 모사 예측 문제란 무엇인가? 예측 문제의 개념 입력 데이터와 출력 데이터 정의 입력 데이터와 출력 데이터의 중요성 입력 데이터의 종류 .. 2025. 1. 1. 심층학습의 기초부터 응용까지 이해하기 심층학습은 현대 인공지능의 핵심 기술입니다. 본 글을 통해 심층학습의 원리와 응용 방법을 알아보세요. 목차 심층학습의 기본 개념 인공신경망의 구조 은닉층의 역할 기울기 소멸 문제 심층학습의 학습 원리 신경세포의 활성화 원리 로스펑션과 가중치 조정 학습 과정의 간소화 심층학습과 기계학습의 차이점 은닉층의 .. 2025. 1. 1. 인공지능 알고리즘 이해: 작동 원리와 기본 개념 분석 인공지능 알고리즘의 이해는 AI 기술을 활용하기 위한 필수적인 첫걸음입니다. 본 글에서는 AI 알고리즘의 작동 원리를 소개합니다. 목차 인공지능 알고리즘의 정의와 역할 AI 알고리즘의 기본 이해 학습 알고리즘과 예측 알고리즘 비교 AI 알고리즘의 학습 과정 문제 정의의 중요성 데이터 수집 및 분석 예측 알고리즘의 작동 원리 예측 모델과 함수의 이해 .. 2024. 12. 31. Vertex AI 영구 리소스 활용 가이드 Vertex AI 영구 리소스는 머신러닝 학습 작업에 있어 중요한 역할을 합니다. 이 가이드를 통해 영구 리소스를 사용하는 방법과 그 이점을 살펴보겠습니다. 목차 영구 리소스란? 영구 리소스의 정의 영구 리소스의 기능 및 이점 영구 리소스를 사용하는 이유 용량 가용성 보장 데이터 및 이미지 캐싱 활용 단기 학습 작업의 효율성 요금 및 청구 정보 .. 2024. 11. 28. 배치 학습과 온라인 학습의 이해 머신러닝의 중요한 학습 기법인 배치 학습과 온라인 학습의 차이점과 적용 사례를 살펴보겠습니다. 각 기법의 장단점을 이해하는 것은 실용적인 머신러닝 개발에 있어 필수적입니다. 목차 배치 학습의 개요 배치 학습 정의 배치 학습의 특징 및 장단점 온라인 학습의 개요 온라인 학습 정의 온라인 학습의 특징 및 장단점 배치 학습 vs 온라인 학습 두 기법의 차이점 .. 2024. 11. 22. 이전 1 다음
