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- 특징 (기계 학습) - 위키백과, 우리 모두의 백과사전
특징(特徵) 또는 피처(Feature)는 기계 학습과 패턴 인식의 용어이다 관찰 대상에게서 발견된 개별적이고 측정가능한 경험적(heuristic) 속성을 말한다 독립적인 변수를 잘 선택하는 것은 패턴 인식 상에서 분류를 위한 성공 요인이라 할 수 있다 특징들은 일반적
- 특징 학습에 대한 자세한 설명 | 사피엔의 AI 용어집
특징 학습은 모델이 분류 또는 예측과 같은 특정 작업을 수행하는 데 필요한 표현이나 특징을 자동으로 발견할 수 있도록 하는 기계 학습 기법 집합을 말합니다 모델은 수동으로 엔지니어링한 특징에 의존하는 대신 학습 과정에서 원시 데이터에서 가장 관련
- 특징 (기계 학습) - 오늘의AI위키, AI가 만드는 백과사전
특징(feature)은 기계 학습에서 객체를 나타내는 데 사용되는 개별 측정값이나 속성을 의미한다 특징은 수치형과 범주형으로 분류되며, 기계 학습 알고리즘에 따라 적절한 형태로 변환되어 사용된다
- 기계 학습 (ML), 장점과 단점 그리고 사용사례 :: 케이모음
기계학습(ml)에 대해 알아보고 장점 단점에 대해 좀더 자세히 알아봅니다 기계학습(ml) 기계 학습(ml)은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터로부터 학습하고 특정 작업에 대한 성능을 향상하도록 컴퓨터를 훈련시키는 인공 지능의 한 유형입니다
- 2. 기계학습의 기초 (용어 및 수학개념) : 네이버 블로그
기계학습 에서는 이러한 특징 공간(feature space)를 잘 선택하는 것이 핵심과제 가 됩니다 딥러닝, CNN 에서는 문제 해결에 유리한 특징공간을 스스로 학습하여 잘 찾아 내기 때문에 기존 기계학습 모델보다 이점이 있습니다
- [기계학습] 1. 기계학습의 개요와 주요 유형
이 글에서는 기계학습의 개요와 주요 유형에 대해 알아보았습니다 인공지능, 기계학습, 딥러닝의 개념을 이해하고, 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습의 특성과 예제를 통해 기계학습의 다양한 접근 방식을 익힐 수 있습니다
- [기계학습] 기계학습의 종류 및 특징 — MC 개발블로그
기계학습이란? 첫번째로는, 예시 데이터나 과거의 경험을 사용하여 성능 기준을 최적화하기 위한 컴퓨터 프로그래밍이라는 것이다 두번째, 성능을 향상시키거나 정확한 예측을 하기 위해 경험을 사용하는 컴퓨터 방법이라고 한다
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