머신러닝(Machine Learning)의 배경과 원리

항목세부 내용비고1데이터 수집üAI 모델을 학습시키는 데 필요한 데이터 수집ü데이터의 양과 질은 머신러닝 모델의 성능에 결정적인 영향을 미침.•2데이터 준비ü머신러닝 모델이 이해하고 처리할 수 있는 형태로 가공(전처리)ü정제(누락, 오류), 중복 제거, 특징 추출, 정규화 등 포함•3모델 선택ü해결하려는 문제의 유형과 데이터 특성에 적합한 알고리즘(모델) 선택•4모델 학습ü데이터를 이용하여 모델을 ‘훈련’시킴.ü지도학습, 비지도학습, 강화학습 등 활용•학습 데이터5모델 평가ü학습된 모델이 얼마나 잘 작동하는지 평가함.•평가 데이터6매개변수 조정ü평가 결과가 만족스럽지 않다면, 매개변수를 조정하여 학습 및 평가 반복•7배포ü검증된 모델을 실제 서비스나 시스템애 배포하여새로운 데이터에 대한 예측/추론 또는 ..
Innovation&Hurdles/BiliChild(빌리칠드) 2026. 3. 6. 05:00
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