분류 전체보기41 머신러닝 알고리즘 및 종류, 딥러닝과의 차이 인공 지능 및 컴퓨터 과학의 한 분야로, 데이터와 알고리즘을 사용하여 인간이 학습하는 방식을 모방하고 점차 정확도를 향상하는 데 중점을 둡니다. 데이터 과학 분야의 중요한 구성 요소인 머신러닝에는 어떤 알고리즘이 작용하며 종류는 무엇이 있는지, 딥러닝과의 차이는 무엇인지 알아보도록 하겠습니다. 머신러닝 알고리즘 머신러닝 알고리즘은 여러 종류가 다양하게 존재하는데 대표적으로 몇 가지 정도만 추려서 알아보겠습니다. 가장 먼저, Linear Regression 알고리즘입니다. 작동 기능을 이해하려면 임의의 통나무를 무게가 증가하는 순서로 정렬하는 방법을 상상해 볼 수 있습니다. 여기서 한 가지 문제가 있습니다. 각 통나무의 무게를 측정할 수는 없다는 것입니다. 통나무의 높이와 둘레를 보고 이러한 가시적 매개변.. 2023. 5. 6. 사물인터넷 과거와 미래, 긍정적 효과, 미래 전망 인터넷을 통해 데이터를 다른 기기 및 시스템과 연결 및 교환할 목적으로 센서, 소프트웨어, 기타 기술을 내장한 물리적 객체(사물)의 네트워크를 의미하는 것이 무엇인지 궁금하십니까? 이것을 사물인터넷이라고 하는데 이번 시간에는 이것의 과거와 미래, 긍정적 효과, 미래 전망에 대해서 알아봅니다. 사물인터넷 과거와 미래 물체에 센서와 지능을 추가하는 개념은 1980년대 일부 대학생들이 내용물을 원격으로 추적하기 위해 코카콜라 자판기를 개조하기로 결정했을 때 처음 논의되었습니다. 그러나 이 기술은 부피가 크고 진전이 별로 없었습니다. 사물인터넷이라는 용어는 1999년 컴퓨터 과학자 케빈 애쉬튼에 의해 만들어졌습니다. Procter & Gamble에서 근무하는 동안 애쉬튼은 공급망을 통해 제품을 추적하기 위해 제.. 2023. 5. 5. 메타버스 기술 동향과 미래전략, 예상 문제점 비디오 게임에는 플레이어가 자신의 세계를 구축할 수 있는 경향이 있습니다. 또한 암호화폐도 이러한 경험의 일부입니다. 가상현실과 증강 현실도 이와 인접해 있습니다. 이것들 중 하나를 경험한 적이 있다면 이것의 일부를 경험한 것입니다. 이것은 바로 메타버스로 오늘은 이것의 기술 동향과 미래 전략, 예상 문제점을 알아봅니다. 메타버스 기술 동향 AI 촉진, 현대 현실에 대한 적응, 개발 및 정교화, 대량 고용을 위한 조정은 최근 몇 년 동안 기술의 중요한 요소입니다. 메타버스는 기계 학습과 AI를 적극적으로 사용합니다. 2023년 메타버스 개발의 주요 트렌드와 기타 기술 기회를 살펴보겠습니다. 새로운 마케팅 채널로서의 메타버스 : 마찬가지로 웹 1.0과 웹 2.0을 활발하게 개발한 검색엔진이나 소셜 네트워크.. 2023. 5. 4. 크라우드소싱의 플랫폼, 데이터 수집방식 성공전략 크라우드소싱은 혁신을 통합하고 새로운 아이디어를 구현하며 제품 문제를 제거하는 것을 목표로 하는 대규모 그룹의 인터넷에서 사용할 수 있는 고객의 아이디어, 의견 및 생각을 탐색하는 프로세스입니다. 오늘은 크라우드소싱 플랫폼과 데이터, 그리고 크라우드소싱의 성공전략에 대해서 알아봅니다. 크라우드소싱 플랫폼 InnoCentive, Amazon Mechanical Turk, Crowdspring, 99 Designs 등은 최고의 크라우드소싱 플랫폼에 해당됩니다. 각각은 나름대로 독특하고 유익합니다. 예를 들어 InnoCentive 및 Openideo는 도전에 대한 혁신적인 아이디어를 얻는 데 도움이 되며 Amazon Mechanical Turk, Crowdspring, 99 Designs는 비즈니스 작업을 수.. 2023. 5. 3. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 11 다음
