tensorflow2 [파이썬(PYTHON) : 고급] 머신러닝 및 딥러닝 6. 머신러닝 및 딥러닝 Scikit-learn, Tensorflow, PyTorch 등의 라이브러리를 사용하여 머신러닝 및 딥러닝 모델을 학습하고 적용하는 방법을 배웁니다. 이 과정에서 데이터 전처리, 모델 학습, 검증, 최적화 등의 주제를 다룹니다. 6.1. 머신러닝 기초 6.1.1. 머신러닝 개념 6.1.1.1. 머신러닝의 정의 머신러닝은 기계가 데이터를 통해 학습하는 기술을 말합니다. 이를 통해 기계는 새로운 데이터에 대해 예측을 하거나, 데이터의 패턴을 파악하는 등의 작업을 수행할 수 있게 됩니다. 6.1.1.2. 머신러닝의 주요 유형 머신러닝은 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나눌 수 있습니다. 지도학습은 레이블(정답)이 있는 데이터를 학습하는 방법, 비지도학습은 레이블이 없는 데이터.. 2023. 5. 14. [스프링 부트(SpringBoot) : 고급] 스프링 부트와 머신 러닝 통합 8. 스프링 부트와 머신 러닝 통합 TensorFlow와 PyTorch를 사용하여 머신 러닝 모델을 개발하고 이를 스프링 부트 애플리케이션에 통합하는 방법을 설명합니다. 이를 통해 기존의 웹 애플리케이션에 머신 러닝 기능을 추가하여 더 풍부한 기능을 제공할 수 있습니다. 8.1. 머신 러닝 소개 머신 러닝은 인공지능의 한 분야로, 데이터를 학습하여 모델을 구축하고 이를 통해 예측이나 분류 등의 작업을 수행하는 기술입니다. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등 다양한 방법이 있으며, 특정 도메인의 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 8.2. 스프링 부트와 TensorFlow 통합 TensorFlow는 구글에서 개발한 오픈소스 머신 러닝 프레임워크로, 딥러닝을 포함한 다양한 머신 러닝 작업을 수행할 수 있습.. 2023. 5. 6. 이전 1 다음
