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2015.02.04

“기계에 지능을 더하는” 머신러닝의 이해 - IDG Tech Report

머신러닝(Machine Learning)은 인공지능의 ‘학습’에 관한 부분을 구체화한 기술로, 기계도 인간처럼 학습시키고자 하는 지적 탐구에서 시작됐다. 최근에는 사용자로부터 발생하는 엄청난 양의 데이터를 효과적으로 분석하고, 유용한 데이터를 추출하기 위해 머신러닝을 활용하는 기업이 늘어나고 있다. 사용자에게 가장 적합한 콘텐츠와 광고를 추천함으로써 새로운 수익을 창출할 수 있다는점에서 기술 개발에 박차를 가하고 있는 것이다. 최근 IT 업계의 화두로 주목받는 머신러닝에 대해 알아보고 기술 현황을 짚어본다.

- 머신러닝에 관한 역사적 정의
- 머신러닝과 데이터 분석의 차이
- 머신러닝의 분류
- 머신러닝 실현을 위한 기술적 토대
- “데이터의 숨겨진 가치를 찾는 데 유용하다”
- 머신러닝 구현의 한계 그리고 가능성

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2015.02.04

“기계에 지능을 더하는” 머신러닝의 이해 - IDG Tech Report

머신러닝(Machine Learning)은 인공지능의 ‘학습’에 관한 부분을 구체화한 기술로, 기계도 인간처럼 학습시키고자 하는 지적 탐구에서 시작됐다. 최근에는 사용자로부터 발생하는 엄청난 양의 데이터를 효과적으로 분석하고, 유용한 데이터를 추출하기 위해 머신러닝을 활용하는 기업이 늘어나고 있다. 사용자에게 가장 적합한 콘텐츠와 광고를 추천함으로써 새로운 수익을 창출할 수 있다는점에서 기술 개발에 박차를 가하고 있는 것이다. 최근 IT 업계의 화두로 주목받는 머신러닝에 대해 알아보고 기술 현황을 짚어본다.

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