머신러닝을 공부하는 데 필요한 전제 조건

지금 가장 수요가 많은 기술 중 하나는 머신 러닝입니다. 이 분야에 새로 입문했다면 머신 러닝에 무엇이 필요한지 알아야 합니다. 시작하기 전에 이 직업에 유용할 다양한 아이디어와 머신 러닝의 종류를 이해하는 것이 중요합니다 시장검증.

컴퓨터가 사용하는 알고리즘과 통계는 인공 지능의 한 분야인 머신 러닝의 과학적 연구 주제입니다. 추세와 데이터 해석의 도움을 받아 특정 작업을 수행하는 데 사용합니다.

머신 러닝은 소비자 행동 추세와 운영 사업 패턴에 대한 통찰력을 제공하여 회사가 새로운 상품을 만드는 데 도움이 되기 때문에 중요합니다. 머신 러닝은 Facebook, Google, Uber와 같이 오늘날 세계에서 가장 성공적인 많은 기업의 운영에서 핵심 구성 요소입니다. 수많은 기업의 경우 머신 러닝은 경쟁 우위를 크게 높였습니다.

주요 목표는 컴퓨터가 인간의 도움이나 입력 없이 자율적으로 학습할 수 있도록 하는 것입니다. 또한 필요에 따라 활동을 변경하고 대응할 수 있어야 합니다.

머신러닝의 종류
가이드 학습, 무인 학습, 반지도 학습, 강화 학습은 머신 러닝의 네 가지 주요 범주입니다. 앞서 언급한 각 접근 방식은 사용자가 예상하고자 하는 정보 유형에 따라 달라집니다.

지도 학습 머신:
이런 종류의 머신 트레이닝에서 컴퓨터는 레이블이 포함된 트레이닝 세트를 사용하여 교육을 받습니다. 그런 다음 컴퓨터는 이 정보에 따라 출력을 결정할 수 있습니다. 이 경우 개인의 입력과 결과는 이미 알려져 있습니다.

비지도 기능 학습:
이런 종류의 기술은 지도 학습과 대조적으로 훈련 데이터 세트를 사용합니다. 정보를 통해 어떤 형태의 발견이 일치하는지 찾습니다.

비지도 머신 러닝과 제어된 머신 지시를 결합하여 반지도 학습을 만들며, 이는 가장 간단한 정의입니다. 이 상황이 작동할 수 있는 몇 가지 상황이 있습니다.

반지도 학습:
이 기계 연구 방법은 이전 두 가지 종류를 결합한 것입니다. 데이터 과학자는 대부분 레이블이 지정된 학습을 알고리즘에 제공할 수 있지만, 알고리즘은 독립적으로 데이터를 검토하고 데이터 세트에 대한 자체 결론을 내릴 수 있습니다.

강화 학습: