현재 머신 러닝은 최신 트렌드 분야입니다. 주로 머신 러닝은 인공 지능의 응용 분야입니다. 실제로 통계적 알고리즘을 사용하여 컴퓨터가 명확하게 프로그래밍되지 않고도 특정 방식으로 작동하도록 만듭니다. 이러한 알고리즘은 특정 통계적 방법을 간단히 사용하여 입력 값을 얻고 출력을 예측합니다. 그러나 대규모 머신 러닝 의 주요 목표 는 인간처럼 생각하고 일할 수 있는 지능형 기계를 만드는 것입니다 시장성테스트.
좋은 머신러닝 시스템을 만드는 데 필요한 것
이러한 지능형 시스템을 만들려면 다음을 포함하는 머신 러닝 시스템을 만드는 데 필요한 몇 가지 요구 사항이 있습니다.
알고리즘
머신 러닝은 특정 통계 알고리즘을 기반으로 데이터 패턴을 찾습니다.
오토메이션
자동으로 실행되는 시스템을 만드는 능력입니다.
데이터
출력을 결정하려면 입력 데이터가 필요합니다.
반복
전체 과정은 반복적, 즉 과정의 반복입니다.
확장성
기계의 용량은 규모나 크기에 따라 늘어나거나 줄어들 수 있습니다.
모델링
모델은 일반적으로 모델링 과정을 통해 수요에 따라 생성됩니다.
머신러닝이 산업을 장악하고 있는 이유는 무엇일까?
자동화된 머신 러닝 플랫폼 의 발전으로 지난 수십 년 동안 알고리즘 해석의 접근성과 가용성이 확장되었습니다. 이 플랫폼이 확장되면 사용자는 일반적으로 정보 출처를 찾아 다양한 선택 사항을 평가하고 순위를 매기는 경향이 있습니다. 연구와 조사에 따르면 처음에는 알고리즘 컬렉션을 조사하고 비교하는 방법을 제시한 다음 차이점 작업의