머신러닝

데이터 분석 개요

데이터분석

데이터 분석 개요

데이터 분석은 원시 데이터를 가공하고 해석하여 의미 있는 정보를 도출하는 과정으로, 다양한 산업에서 의사 결정과 문제 해결을 지원한다. 분석 유형에는 과거 패턴을 탐색하는 설명적 분석, 원인을 파악하는 진단적 분석, 미래를 예측하는 예측적 분석, 최적의 결정을 제시하는 처방적 분석이 포함된다. 데이터 분석은 마케팅, 금융, 의료, 제조 등 다양한 분야에서 활용되며, 기업의 경쟁력 강화와 효율성 증대에 기여한다.

AI의 작동 원리

AI의 작동 원리

AI에서 데이터는 모델의 성능을 결정하는 핵심 요소로, 학습, 일반화, 평가 및 개선에 중요한 역할을 한다. 데이터 수집과 전처리를 통해 신뢰성을 확보하며, 라벨링과 증강으로 성능을 향상시킨다. 머신러닝은 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 나뉘며, 다양한 문제 해결에 적용된다. 신경망과 딥러닝 기술은 ANN, CNN, RNN, Transformer 등으로 발전하며, 특히 Transformer는 NLP와 다양한 AI 분야에서 뛰어난 성능을 발휘한다.

머신러닝 개요

머신러닝 개요

머신러닝(Machine Learning)은 컴퓨터가 데이터를 학습하여 패턴을 발견하고 예측 및 의사 결정을 수행하는 기술입니다. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 나뉘며, 전통적 프로그래밍과 달리 명확한 규칙 없이 데이터에서 학습된 모델이 규칙을 도출합니다. 머신러닝은 금융, 의료, 자율주행, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 다양한 산업에서 활용되며, 생성형 AI, AutoML, XAI 등의 기술 발전이 이루어지고 있습니다.