🤖 머신러닝 ML

본 과정은 머신러닝이라는 분야를 소개하며, 이것은 인공지능(AI)의 한 분야로서 명시적으로 프로그래밍되지 않고도 컴퓨터가 학습할 수 있게 해준다고 설명하고 있습니다.

• 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 딥 러닝 등 다양한 알고리즘 유형과 구조화된 데이터, 비구조화된 데이터, 빅 데이터 등 학습에 사용되는 다양한 데이터 유형을 탐구합니다.
• 의료, 금융, 소매, 제조업을 포함한 다양한 산업에서 기계 학습의 실제 응용 프로그램을 보여주고, 기계 학습 모델을 만들고 개선할 때 직면하는 문제점과 한계, 그리고 윤리적 고려 사항에 대해서도 논의합니다.
• 데이터 시각화와 앙상블 방법, 전이 학습과 같은 기법이 기계 학습에 어떻게 사용되는지, 그리고 기계 학습이 사회에 미치는 영향과 다른 기술과의 통합 가능성을 간략하게 다룹니다.