2023년 머신러닝의 상위 10개 개념 및 기술

머신러닝은 항상 새로운 아이디어와 기술을 창출하는 진화하는 주제입니다. 이 문서에는 2023년 머신러닝의 상위 10개 개념과 기술이 나열되어 있습니다.

이 문서에는 2023년 기계 학습의 상위 10개 개념과 기술이 나열되어 있습니다.

2023년 상위 10가지 개념 및 기술 머신러닝은 명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터가 데이터로부터 학습하도록 가르치는 프로세스입니다. 머신러닝은 항상 새로운 아이디어와 기술을 창출하는 진화하는 학문입니다. 앞서 나가기 위해 데이터 과학자는 이러한 웹사이트 중 일부를 팔로우하여 최신 개발 상황을 따라잡아야 합니다. 이는 기계 학습 기술이 실제로 어떻게 사용되는지 이해하는 데 도움이 되며 자신의 비즈니스나 업무 분야에서 가능한 응용 프로그램에 대한 아이디어를 제공합니다.

2023년 머신러닝의 상위 10가지 개념 및 기술:

1. 심층 신경망(DNN). 심층 신경망은 1950년대부터 사용된 일종의 기계 학습 프로그램입니다. DNN은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등을 수행할 수 있습니다. 이는 수많은 숨겨진 뉴런 레이어로 구성되며, 각 레이어는 들어오는 데이터의 표현을 학습한 다음 이러한 모델을 사용하여 나가는 데이터를 예측합니다.

2. 생성적 적대 신경망(GAN). GAN은 두 개의 경쟁 신경망이 서로 훈련되는 생성 모델의 한 형태입니다. 한 네트워크는 실제처럼 보이는 샘플을 생성하려고 시도하는 반면, 다른 네트워크는 해당 샘플이 실제 데이터에서 나온 것인지 생성된 데이터에서 나온 것인지 확인합니다. GAN은 이미지와 비디오 생성에 큰 성공을 거두었습니다. GAN은 기존 데이터와 유사하지만 완전히 새로운 새로운 데이터를 생성하는 데 사용됩니다. 우리는 GAN을 사용하여 현대 AI 예술이라고도 알려진 유명 예술가가 만든 기존 걸작에서 새로운 이미지를 생성할 수 있습니다. 이 예술가들은 생성 모델을 사용하여 이미 만들어진 걸작을 만들고 있습니다.

3. 딥러닝. 딥 러닝은 데이터로부터 모델을 학습하기 위해 종종 수백 단계에 달하는 많은 처리 수준을 사용하는 기계 학습의 한 유형입니다. 이를 통해 컴퓨터는 인간이 어렵게 생각하는 작업을 완료할 수 있습니다. 딥러닝은 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어 처리, 자동화, 강화 학습 등 광범위한 응용 분야에서 사용되었습니다.

4. 코로나19의 머신러닝과 인공지능. 2020년 1월부터 인공지능(AI)이 중국 내 코로나19 사례 식별에 활용됐다. 우한대학교의 전문가들이 이 인공지능 시스템을 만들었습니다. 그들은 전화 통화, 문자 메시지, 소셜 미디어 항목 및 기타 소스의 데이터를 분석할 수 있는 딥 러닝 알고리즘을 개발했습니다.

5. 대화형 AI 또는 대화형 로봇. 음성 입력이나 텍스트 입력을 감지한 후 음성을 처리한 후 특정 작업이나 답변을 가능하게 하는 챗봇과 대화하는 기술입니다.

6. 사이버 보안의 기계 학습. 사이버 보안은 인터넷이나 네트워크상의 조직이나 사람을 모든 보안 관련 위험으로부터 보호하는 분야입니다. 조직은 대량의 복잡한 데이터를 처리하며 악의적인 위험으로부터 이 데이터를 보호해야 합니다. 예를 들어 컴퓨터를 해킹하거나 데이터에 액세스하거나 무단 액세스를 얻으려는 사람이 바로 사이버 보안의 전부입니다.

7. 머신 러닝과 사물 인터넷. 우리가 기업에서 사용하는 다양한 IoT 프로그램은 결국 기계이기 때문에 오류가 발생하기 쉽습니다. 시스템이 올바르게 설계되지 않았거나 결함이 있으면 어느 시점에서는 실패할 수밖에 없습니다. 하지만 머신러닝을 활용하면 ID 프로세스가 실패할 수 있는 모든 요인을 사전에 파악하고 이에 대한 새로운 실행 계획을 마련할 수 있어 유지 관리가 쉬워지고, 기업은 유지 관리 비용을 줄여 많은 비용을 절감할 수 있습니다.

8. 증강 현실. 인공지능의 미래는 증강현실이다. 많은 실제 애플리케이션이 증강 현실(AR)의 이점을 누릴 것입니다.

9. 자동화된 기계 학습. 기존의 기계 학습 모델을 생성하려면 수백 개의 모델을 생성하고 비교하는 데 많은 전문 지식과 시간이 필요합니다. 시간이 많이 걸리고 리소스 집약적이며 더 어렵습니다. 자동화된 기계 학습은 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 기계 학습 모델을 빠르게 개발하는 데 도움이 됩니다.

10. 시계열 예측. 예측은 판매, 고객 수요, 수익, 재고 등 모든 유형의 비즈니스에서 중요한 부분입니다. 자동화된 기계 학습과 결합하면 권장되는 고품질 시계열 예측을 얻을 수 있습니다.

위 내용은 2023년 머신러닝의 상위 10개 개념 및 기술의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!