기계 학습

기계 학습 강좌는 대규모 데이터를 활용하고 학습할 수 있는 시스템 만들기에 중점을 두고 있습니다. 연구 주제는 예측적 알고리즘, 자연 언어 처리 및 통계 패턴 인식을 포함하고 있습니다.

...

학위 취득

Learn to leverage machine learning to build trading models and optimize your trading portfolio today!

AI is not only for engineers. This non-technical course will help you apply AI in your own organization.

가장 인기 있는 수료증

최고의 기계 학습 및 AI

가장 인기 있는 과정

최상급 과정

데이터 과학을 위한 기초 수학 기술 및 통계 마스터

머신 러닝 및 AI 기초

    기계 학습에 대한 자주 묻는 질문

  • 머신러닝은 사람의 개입 없이 데이터를 통해 학습이 가능한 컴퓨터 시스템의 구축을 목표로 하는 인공 지능의 하위 분야입니다. 이러한 강력한 기술은 구체적인 데이터 세트 내의 패턴을 인식하도록 '훈련'된 정교한 분석 모델의 생성을 기반으로 합니다. 그 후 이러한 패턴을 더 많은 데이터에 적용하면 추가적인 지도 없이도 성능이 지속적으로 향상됩니다.

    예를 들어 머신러닝은 더욱 정확한 이미지 인식 알고리즘을 구현하는 데 사용됩니다. 인간 프로그래머는 예를 들어 '자동차'나 '자동차 아님'으로 분류된 비교적 작은 규모의 이미지 세트를 제공한 다음 알고리즘을 더욱 많은 수의 이미지에 노출시켜 학습하게 합니다. 머신러닝에 일반적으로 사용되는 반복적 알고리즘은 새로운 개념이 아니지만, 최신 컴퓨팅 시스템의 강력한 기능 덕분에 이러한 방법을 통해 그 어느 때보다도 빠르고 효과적인 데이터 분석이 가능해졌습니다.