머신러닝이란 무엇인가요?

머신러닝은 확률 이론, 통계, 근사 이론, 볼록 분석, 알고리즘 복잡성 이론 및 기타 학문이 포함된 다분야 학제간 과목입니다.

머신러닝은 컴퓨터가 인간의 학습 행동을 시뮬레이션 또는 구현하여 새로운 지식이나 기술을 습득하고, 기존 지식 구조를 재구성하여 성능을 지속적으로 향상시키는 방법을 연구하는 데 특화되어 있습니다. 기계 학습은 확률 이론, 통계, 근사 이론, 볼록 분석, 알고리즘 복잡성 이론 및 기타 분야를 포함하는 다분야 학제간 주제입니다. 머신러닝은 인공지능의 핵심이자 컴퓨터를 지능화하는 근본적인 방법이다.

머신러닝은 인공지능의 과학입니다. 이 분야의 주요 연구 대상은 인공지능, 특히 경험적 학습에서 특정 알고리즘의 성능을 향상시키는 방법입니다. 머신러닝은 경험을 통해 자동으로 개선되는 컴퓨터 알고리즘에 대한 연구입니다. 머신러닝은 데이터나 과거 경험을 사용하여 컴퓨터 프로그램의 성능을 최적화합니다.

머신러닝 연구 현황

머신러닝은 인공지능과 패턴인식 분야에서 뜨거운 연구 주제로, 공학계의 문제 해결을 위해 그 이론과 방법이 널리 활용되어 왔다. 응용 및 과학 분야의 복잡한 문제. 2010년 튜링상 수상자는 하버드 대학교의 레슬리 블리안트(Leslie Vlliant) 교수였습니다. 그의 수상 경력 중 하나는 확률적으로 올바른 학습 이론의 확립이었습니다. 로스앤젤레스는 확률과 통계를 기반으로 한 인공지능 방법론을 확립한 데 기여했다.

70년간의 우여곡절 끝에 딥러닝으로 대표되는 머신러닝은 인간 뇌의 다층 구조, 뉴런 연결과 상호작용 정보의 층별 분석 및 처리 메커니즘을 활용한다. , 적응형 및 자가 학습의 힘으로 인해 병렬 정보 처리 기능은 여러 측면에서 획기적인 발전을 이루었으며 그 중 가장 대표적인 것이 이미지 인식 분야입니다.

위 내용은 바이두백과사전-기계학습에 관한 내용입니다