머신 러닝을 배우는 이유

1. 목표

이 블로그에서는 머신 러닝의 미래에 대해 논의하여 머신 러닝을 배워야 하는 이유에 대해 알아보겠습니다.

또한 다양한 머신 러닝 알고리듬과 머신 러닝의 장점과 한계를 학습한다.

이와 함께 실제 머신러닝 미래 애플리케이션도 연구해 머신러닝을 활용한 기업을 이해할 예정이다.

2. 기계 학습 소개

기본적으로, 이것은 인공지능의 응용입니다.

또한 소프트웨어 응용 프로그램이 결과를 정확하게 예측할 수 있도록 합니다.

게다가, 머신 러닝은 컴퓨터 프로그램의 개발에 초점을 맞춘다.

주된 목표는 컴퓨터가 사람의 개입 없이 자동으로 학습할 수 있도록 하는 것이다.

구글은 "머신러닝은 미래"라고 말하므로, 머신러닝의 미래는 매우 밝을 것이다.

인간이 기계에 점점 더 중독되면서, 우리는 세계를 장악하고 있는 새로운 혁명을 목격하게 되고, 그것이 머신 러닝의 미래가 될 것입니다.

3. 기계 학습 알고리즘

일반적으로 학습 알고리즘에는 세 가지 유형이 있습니다.

a. 감독되는 기계 학습 알고리즘

예측을 위해 우리는 이 기계 학습 알고리듬을 사용한다.

또한 이 알고리즘은 데이터 점에 할당된 값 레이블 내의 패턴을 검색합니다.

b. 감독되지 않은 기계 학습 알고리즘

데이터 점과 연관된 레이블이 없습니다.

또한, 이러한 머신 러닝 알고리듬은 데이터를 클러스터 그룹으로 구성한다.

게다가, 그것은 그것의 구조를 설명할 필요가 있다.

또한 복잡한 데이터를 단순하고 체계적으로 분석할 수 있도록 합니다.

c. 강화 기계 학습 알고리즘

우리는 이러한 알고리즘을 사용하여 동작을 선택합니다.

또한 각 데이터 지점을 기반으로 한다는 것을 알 수 있습니다.

더욱이, 얼마 후, 알고리듬은 더 잘 배우기 위해 전략을 변경한다.

또한, 최고의 보상을 얻으세요.

4. 기계 학습 응용 프로그램

컴퓨터 학습 응용 프로그램

a. 교육에서의 기계 학습

AI의 진보는 교사들이 학생들이 학습으로 어떻게 발전하고 있는지 훨씬 더 잘 이해할 수 있게 해 주고 있다.

AI는 교육에서 크고 긍정적인 변화를 만들어 학생들이 훈련 과정을 즐기고 선생님들과 훨씬 더 나은 이해를 할 수 있도록 도울 것이다.

학생들은 선생님들에게 불안감을 느끼지 않을 것이고 평가받는 것을 두려워할 것이다.

교사들은 머신 러닝을 사용하여 학생들이 얼마나 많은 수업을 소비할 수 있는지, 그들이 어떻게 수업을 받고 있는지, 그리고 그들이 그것을 너무 많이 소비하고 있는지를 확인할 수 있다.

물론, 이것은 선생님들이 학생들이 수업을 이해하는 것을 도울 수 있게 해 줍니다.

또한, 위험에 처한 학생들이 낙오하거나 낙오하는 것을 막으세요.

b. 검색 엔진에서의 기계 학습

검색 엔진은 오늘날 서비스를 개선하기 위해 기계 학습에 의존합니다.

이러한 구글을 구현하면서 몇 가지 놀라운 서비스가 도입되었다.

음성 인식, 이미지 검색 등.

구글의 이미지 검색과 번역 도구와 같은 구글 서비스는 컴퓨터가 인간과 동등한 방식으로 확인하고, 듣고, 말할 수 있도록 하는 정교한 머신 러닝을 사용한다.

머신 러닝은 AI에서 현재 최첨단 응용 프로그램을 지칭하는 용어이다.

그들이 어떻게 더 흥미로운 특징들을 생각해 내느냐가 우리에게 몇 시에 말해줄 것이다.

c. 디지털 마케팅에서의 기계 학습

여기서 머신러닝이 크게 도움이 될 수 있다.

머신 러닝은 전 세계 디지털 마케팅 부서에서 구현되고 있습니다.

보다 관련성이 높은 개인 설정을 허용합니다.

따라서 기업은 고객과 상호 작용하고 교류할 수 있습니다.

보다 개인화되고, 목적 적합하고, 보조적인 경험에 대한 소비자의 기대가 커지면서, 머신 러닝은 이러한 요구를 충족시키는 유용한 도구가 되고 있다.

정교한 세분화는 적절한 시기에 적절한 고객에 초점을 맞춥니다.

회사들은 그들의 행동을 배우기 위해 활용될 수 있는 정보를 가지고 있다.

Nova는 머신 러닝을 사용하여 개인화된 세일즈 이메일을 작성합니다.

과거에 어떤 전자 메일이 더 잘 수행되었는지 알고 그에 따라 판매 전자 메일에 대한 변경 사항을 제안합니다.

d. 의료 분야의 기계 학습

간단히 말해서, 기계 학습은 컴퓨터가 인간의 개입 없이 정보를 알아내도록 프로그램되었을 때 일종의 AI일 수 있다.

머신 러닝을 위한 가장 일반적인 의료 사용 사례는 의료비 청구 자동화, 임상 의사 결정 지원 및 따라서 임상 치료 지침의 개발이다.

머신 러닝을 위한 가장 일반적인 의료 사용 사례는 의료비 청구 자동화, 임상 의사 결정 지원 및 따라서 임상 치료 지침의 개발이다.

환자들에게 가장 간단한 치료법을 분석함으로써 그들의 결과를 향상할 수 있기 때문에 환자들은 최우선적으로 이익을 얻을 것이다.

이 애플리케이션은 지난 3년 동안 여전히 뜨거운 화제로 남아 있는 것 같습니다.

이 산업의 몇몇 유망한 스타트업들은 의료 분야에 중점을 두고 노력을 기울이고 있습니다.

여기에는 Nervanys(Intel에서 인수), Ayasdi, Sentient, Digital Reasoning System 등이 포함된다.

컴퓨터 비전은 딥 러닝을 사용하는 머신 러닝 분야에서 가장 중요한 공헌자이다.

이 애플리케이션은 ML Microsoft의 InnerEye 이니셔티브를 위한 액티브 헬스케어 애플리케이션입니다.

그것은 2010년에 시작되었고, 현재 이미지 진단 도구를 연구하고 있다.

5. 기계 학습의 장점

a. 데이터 마이닝 보완

데이터 마이닝은 데이터베이스를 조사하는 과정이다.

또한 여러 데이터베이스를 사용하여 데이터를 처리 또는 분석하고 정보를 생성합니다.

데이터 마이닝은 데이터셋의 속성을 검색하는 것을 의미합니다.

반면에 머신 러닝은 데이터로부터 배우고 예측한다.

b. 업무의 자동화

그것은 자율적인 컴퓨터, 소프트웨어 프로그램의 개발을 포함한다.

자율 주행 기술, 얼굴 인식은 자동화된 작업의 다른 예입니다.

6. 기계 학습의 한계

a. 학습에 있어서의 시간적 제약

당장 정확한 예측을 하는 것은 불가능하다.

또한, 역사 데이터를 통해 학습되는 한 가지를 기억하십시오.

그러나 데이터가 더 크고 이러한 데이터에 더 오래 노출될수록 성능이 더 좋아진다는 점에 주목하고 있습니다.

b. 검증 문제

또 다른 한계는 검증의 부족이다.

기계 학습 시스템에 의한 예측이 모든 시나리오에 적합하다는 것을 증명하기는 어렵다.

7. 머신 러닝의 미래

머신러닝은 현재 수작업으로 진행되고 있는 일들이 내일 기계에 의해 이루어지기 때문에 최고의 MNC나 스타트업 중 어느 회사에나 경쟁우위가 될 수 있다.

머신 러닝 혁명은 오랫동안 우리 곁에 머물 것이고 머신 러닝의 미래도 그럴 것이다.

8. 결론

결과적으로, 우리는 머신 러닝의 미래를 연구해 왔다.

또한, 기계 학습의 알고리즘을 공부하세요.

이와 함께 실제 생활에 대처하는 데 도움이 되는 응용 프로그램도 연구했습니다.