All Machine Learning Terms Explained in 22 Minutes

인공지능(AI)은 기계가 인간과 유사하게 작업하고 문제를 해결하는 능력을 의미하며, 머신러닝은 그 중 하나의 기술 분야입니다. 🤖

머신러닝은 데이터를 통해 학습하고 개선되는 인공지능의 한 분야로, 규칙 기반 시스템과는 달리 데이터 패턴을 학습하여 예측을 수행합니다. 📊

알고리즘은 문제 해결이나 작업을 수행하기 위한 명확하게 정의된 지침 세트로, 컴퓨터 프로그래밍의 기본 요소입니다. 💻

데이터는 숫자, 텍스트, 이미지 등 컴퓨터가 처리 가능한 정보로, 머신러닝 모델의 학습 자료입니다. 🗄️

모델은 데이터 패턴을 학습하고 예측이나 분류를 수행하는 수학적 표현입니다. 🧮

모델 학습은 모델 파라미터를 조정하여 실제 데이터와의 예측 차이를 최소화하는 과정입니다. 🌱

학습 데이터는 모델이 학습하는 데 사용되는 데이터 세트로, 라벨링된 예시를 포함합니다. 📚

검증 데이터는 모델의 성능을 평가하기 위해 사용되는 별도의 데이터 세트로, 학습 데이터와는 독립적으로 사용됩니다. 👁️

감독 학습은 라벨링된 데이터를 사용하여 모델을 학습하는 방법으로, 인식 시스템의 학습에 널리 사용됩니다. 💡