머신러닝이 기반이 되는 세대를 준비하기
누구나 이해할 수 있는 머신러닝 기초체력
1. 머신러닝의 시대
데이터 수집에 앞서 필요한 역량
1. 데이터 역량 2. 기술역량 3. 프로세스 역량 4. 조직변화역량
데이터 분류
1. 인간이 사용하는 데이터 (시각화 된 데이터)
보고 싶은 데이터->시각화 기획
하나의 지표를 보고 문제 해결 함
2.기계가 사용하는 데이터
2. 누구나 이해하는 머신러닝 원리
머신러닝의 시작->인공지능
‘기계도 학습을 할 수 있지 않을까?’ 로부터 시작됨.
데이터와 아웃풋을 줘서 규칙을 찾는 것.
AI 알고리즘+빅데이터+클라우드=러신머닝의 발전
지도학습, 비지도학습, 강화학습의 개념
3. 머신러닝 시스템
머신러닝에서 필요한 것
1. 데이터: 중요한 데이터들만 줘도 됨 (중요한 데이터=피쳐)
2. 모델(알고리즘): 학습 후 만들어진 규칙
3. 인프라(클라우드): 컴퓨팅 파워 등. 경제적 효과에 영향.
4. 개선: 학습과 결과에 대한 재학습. 순간적으로 데이터가 편향될 경우.
머신러닝의 모든 과정을 다 내가 개발할 필요는 없다.
적절히 외부 시스템을 이용해서 하면 되고, 이 개념과 시스템을 이해하고 이용할 것.
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