머신 러닝(machine learning)에 대해서
머신러닝(ML)은 데이터로부터 학습해 보이지 않는 데이터로 일반화하고 명시적인 지시 없이 업무를 수행할 수 있는 통계 알고리즘 개발과 연구에 관한 인공지능 연구 분야입니다. 최근 인공신경망은 지금까지의 많은 성능 접근법을 뛰어넘을 수 있습니다.ML은 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 음성 인식, 이메일 필터링, 농업, 의료 등 많은 분야에서 응용을 찾고 있습니다. 비즈니스 문제에 적용하면 예측 분석이라는 이름으로 알려져 있습니다. 모든 기계 학습이 통계에 기반을 두고 있는 것은 아니지만, 계산 통계는 이 분야 방법의 중요한 소스입니다. ML의 수학적 기초는 수학적 최적화(수학적 프로그래밍) 방법에 의해 제공됩니다. 데이터 마이닝은 감독되지 않은 학습을 통한 탐색적 데이터 분석(EDA)에 초점을 맞춘 관련된 (..
빅데이터(Big Data)에 대해서
빅데이터의 정의 빅 데이터는 주로 기존 데이터 처리 애플리케이션 소프트웨어로 처리하기에는 너무 크거나 복잡한 데이터 세트를 말합니다. 많은 엔트리(행)를 가진 데이터는 더 큰 통계적 파워를 제공하지만, 복잡도가 높은 데이터(더 많은 속성 또는 컬럼)는 더 높은 가짜 검출률을 일으킬 수 있습니다. 공식적인 정의가 없기 때문에 때로는 느슨하게 사용되기도 하지만, 가장 좋은 해석은 그것이 소량밖에 사용되지 않는 경우에는 이해할 수 없는 대량의 정보라는 것입니다. 빅데이터 분석 빅데이터 분석의 과제로는 데이터 가져오기, 데이터 스토리지, 데이터 분석, 검색, 공유, 전송, 시각화, 쿼리 작성 및 갱신 등의 작업을 들 수 있습니다. 빅데이터는 원래 볼륨, 다양성, 속도라는 세 가지 중요한 개념과 관련되어 있었습니..