머신러닝(ML) 모델을 설명할 수 있나요? 알고리즘 및 용어 설명

ML 모델을 설명할 수 있어야 모델을 믿을 수 있습니다. AI가 내놓는 답을 그냥 진리라고 생각하면 안 되듯이 머신러닝(ML) 모델 머신러닝 모델이랑 데이터 세트에서 학습을 통해 패턴을 찾거나 이를 근거로 결정을 내릴 수 있는 프로그램입니다. 자연어 처리의 경우, 문장이나 단어의 파싱을 통해 문맥 의도를 이해합니다. 이미지 인식의 경우, 사물(자동차, 개, 고양이 등)을 인식하도록 학습을 합니다. 대규모 데이터 세트로 '학습'을 하면 데이터 세트에서 특정 패턴 혹은 유의미한 결과를 찾아낼수 있게 최적화합니다. 프로세스의 최종 출력물은 대개 특정 규칙과 데이터 구조를 포함합니다. 위 사항들을 머신러닝 모델이라고 총칭합니다. 머신러인(ML) 알고리즘, 모델 훈련 알고리즘은 수학적인 방식이라고 생각하시면 됩니다. 대규모 데이터 그룹에서 일련의 데이터에서 패턴을 찾기 위한 방식입니다. 알고리즘은 통계, 미적분, 선형 대수에서 도출합니다. 데이터 세트에서 머신러닝 알고리즘을 수행하고 이 알고...

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