2026년 머신 러닝 가이드

여정의 시작으로, 입문용 머신 러닝 설명서를 보면서 이해도를 높이세요.

머신 러닝 사용 사례를 지원하는 기본 데이터 과학 및 통계 원리를 살펴보세요.

특징 엔지니어링은 ML 모델의 성능을 개선하기 위해 원시 데이터에서 새로운 기능을 선택하고, 변환하고, 생성하는 프로세스입니다.

지도 학습은 사람이 레이블을 지정한 입력 및 아웃풋 데이터 세트를 사용하여 ML 모델을 학습시킵니다. 

비지도 학습은 사람의 입력 없이 숨겨진 패턴이나 데이터 그룹을 발견하여 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트를 분석하고 클러스터링합니다.

준지도 학습은 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터를 모두 사용하여 모델에게 분류 및 회귀 작업을 학습시킴으로써 지도 학습과 비지도 학습을 결합합니다. 

강화 학습을 하는 자율 에이전트는 시행착오를 통해 학습하고 행동에 대한 보상 또는 페널티의 형태로 피드백을 받을 수 있습니다. 

딥 러닝은 심층 신경망이라고 하는 다층 신경망을 사용하여 인간 두뇌의 복잡한 의사 결정 능력을 시뮬레이션합니다. 

생성형 AI는 사용자의 프롬프트나 요청에 따라 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 또는 소프트웨어 코드와 같은 독창적인 콘텐츠를 만들 수 있습니다.

모델 학습은 모델의 최종 사용 사례와 관련된 샘플 작업의 데이터 세트에서 성능을 최적화하기 위해 머신 러닝 모델을 '가르치는' 과정입니다.

머신 러닝 라이브러리는 ML 알고리즘 및 모델의 개발 및 구현을 단순화하는 미리 작성된 코드, 함수 및 도구의 모음입니다.

머신 러닝 작업의 약자인 MLOps는 실무자가 ML 모델을 구축하고 실행하기 위한 표준화된 프로세스를 만드는 데 도움이 되도록 설계된 일련의 관행입니다.

자연어 처리(NLP)를 사용하면 모델이 컴퓨팅 언어학 및 통계 기법을 통해 인간의 언어를 처리할 수 있습니다.

컴퓨팅 비전은 ML을 사용하여 컴퓨터와 시스템에게 '보기', 즉, 디지털 이미지, 비디오 및 기타 시각적 입력에서 의미 있는 정보를 도출하는 방법을 가르칩니다.