K 개발자

머신러닝 데이터에서부터 학습하도록 컴퓨터를 프로그래밍하는 과학 머신러닝이 뛰어난 분야 기존 솔루션으로는 많은 수동 조정과 규칙이 필요한 문제 : 하나의 머신러닝 모델이 코드를 간단하게 만들고 전통적인 방법보다 더 잘 수행되도록 할 수 있다. 전통적인 방식으로는 해결 방법이 없는 복잡한 문제 : 가장 뛰어난 머신러닝 기법으로 해결 방법을 찾을 수 있다. 유동적인 환경 : 머신러닝 시스템은 새로운 데이터에 적응할 수 있다. 복잡한 문제와 대량의 데이터에서 통찰 얻기(데이터 마이닝data mining) 머신러닝 시스템의 종류 지도, 비지도, 준지도, 강화 학습 (사람의 감독하에 훈련하는 것인지 아닌지) 온라인 학습과 배치 학습 (실시간으로 점진적인 학습을 하는지 아닌지) 사례 기반 학습과 모델 기반 학습 (단..