AI ML Algorithms

📌 머신러닝 알고리즘 개요 (Overview of ML Algorithms) 머신러닝 알고리즘은 데이터를 학습하여 패턴을 찾고 예측하는 기술입니다. 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 강화학습(Reinforcement Learning), 반지도 학습(Semi-Supervised Learning), 자기 지도 학습(Self-Supervised Learning) 등의 …

🚀 AI 학습 방법 (AI Learning Methods) AI(인공지능)를 학습하는 방법에는 여러 가지가 있으며, 크게 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 강화학습(Reinforcement Learning), 그리고 자기 지도 학습(Self-Supervised Learning), 반지도 학습(Semi-Supervised Learning) 으로 구분됩니다. …

🎯 지도학습 vs 비지도학습 (Supervised vs Unsupervised Learning) 머신러닝은 학습 방식에 따라 크게 지도학습(Supervised Learning) 과 비지도학습(Unsupervised Learning) 으로 나뉩니다. 1️⃣ 지도학습 (Supervised Learning) 📌 개념: ✅ 예제:📍 이메일 스팸 …

🤖 머신러닝의 개념 (What is Machine Learning?) 1️⃣ 머신러닝이란? (What is Machine Learning?) **머신러닝(Machine Learning)**은 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터를 학습하여 패턴을 인식하고 예측하는 기술입니다. 💡 머신러닝의 특징: 📌 예제:👉 …

🧠 인공지능 개요 (Introduction to AI) 1️⃣ 인공지능이란? (What is AI?) **인공지능(AI, Artificial Intelligence)**은 인간의 학습, 추론, 문제 해결 능력을 모방하는 기술입니다. AI는 데이터를 분석하고, 패턴을 인식하며, 자동으로 결정을 내릴 …