전체 글 (48) 썸네일형 리스트형 빅데이터 이해와 활용 빅데이터는 현대 사회에서 기업과 기관이 새로운 비즈니스 모델을 형성하고 혁신을 이루는 핵심 요소로 부상하고 있습니다. 이는 기존 데이터보다 훨씬 크고 다양하며, 빠르게 증가하는 데이터 집합을 의미합니다. 빅데이터는 기업이나 기관이 의사 결정을 할 때 필요한 정보를 제공하고, 비즈니스 전략을 개선하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 빅데이터를 활용하여 고객 행동을 분석하고 개인화된 마케팅 전략을 수립할 수 있으며, 실시간 데이터 처리를 통해 빠른 의사 결정을 가능하게 합니다. 이에 따라 빅데이터는 미래를 준비하는데 있어서 필수적인 자원으로 인식되고 있습니다. 이제 이 글에서는 빅데이터 이해와 활용에 대해 더 자세히 살펴보겠습니다. 빅데이터 이해와 활용 1. 빅데이터 개념과 특징 빅데이터는 기존 데이터베이스.. 머신러닝 알고리즘 종류와 원리 머신러닝은 현대 기술 핵심으로 자리잡고 있으며, 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 이 글에서는 머신러닝 알고리즘 종류와 작동 원리를 살펴보겠습니다. 머신러닝 알고리즘은 데이터로부터 패턴을 학습하고 예측을 수행하는데 사용되며, 각각 알고리즘은 특정한 유형 문제에 적합합니다. 머신러닝 알고리즘 종류와 원리 1. 지도 학습 알고리즘 지도 학습은 레이블된 데이터를 기반으로 모델을 학습하는 방법입니다. 대표적인 알고리즘으로는 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신 등이 있습니다. 선형 회귀는 입력 특성과 목표 변수 간의 선형 관계를 모델링하는 알고리즘으로, 주로 연속형 값을 예측하는데 사용됩니다. 로지스틱 회귀는 이진 분류 문제에 사용되며, 시그모이드 함수를 통해 클래스 확률.. 인공지능 기초 인공지능(AI)은 현대 기술 가장 혁신적인 분야 중 하나로 떠오르고 있습니다. 사람 지능을 모방하고 경험을 통해 학습하는 컴퓨터 시스템을 통해, 우리는 예측, 분류, 문제 해결 등 다양한 작업을 자동화하고 최적화할 수 있습니다. 이 글에서는 인공지능 기초에 대해 알아보고, 초보자도 쉽게 따라할 수 있는 내용을 소개하겠습니다. 인공지능 기초 1. 인공지능 개념과 역사 인공지능은 컴퓨터 시스템이 인간 지능적인 작업을 모방하고 수행할 수 있도록 하는 기술을 의미합니다. 인공지능 역사는 1950년대부터 시작되었으며, 초기에는 주로 논리와 추론에 중점을 두었습니다. 그 후로는 기계 학습과 딥러닝 발전으로 더 많은 가능성이 열렸습니다. 2. 기계 학습과 딥러닝 기계 학습은 컴퓨터 시스템이 데이터에서 패턴을 인식하고.. 이전 1 ··· 13 14 15 16 다음
