기계 학습은 데이터를 수집하고 분석하며 추세와 패턴을 파악하는 기능을 갖춘 계산 시스템을 가리키는 용어입니다. AI의 하위 부문인 기계 학습(ML) 시스템은 샘플 데이터 집합을 기반으로 알고리즘을 구축하고 그렇게 하도록 독점적으로 프로그래밍하지 않고도 예측을 제공합니다. 또한 이러한 알고리즘은 새로운 데이터의 출현이나 조건의 변경에 따라 변경되고 적응됩니다.
맞춤형 ML 시스템을 만드는 것이 가능하지만 많은 조직이 데이터 과학 또는 데이터 분석 공급업체의 전용 기계 학습 플랫폼에 의존합니다. 필요한 ML 유형을 포함하여 조직의 요구 사항을 평가하는 것이 가장 좋습니다. 여기에는 귀사가 기존 방법 또는 딥 러닝의 이점을 누릴 수 있는지 여부, 필요한 프로그래밍 언어, 모델을 적절하게 배포하고 확장하는 데 필요한 하드웨어, 소프트웨어 및 클라우드 서비스가 포함됩니다.
맞춤형 ML 시스템을 만드는 것이 가능하지만 많은 조직이 데이터 과학 또는 데이터 분석 공급업체의 전용 기계 학습 플랫폼에 의존합니다. 필요한 ML 유형을 포함하여 조직의 요구 사항을 평가하는 것이 가장 좋습니다. 여기에는 귀사가 기존 방법 또는 딥 러닝의 이점을 누릴 수 있는지 여부, 필요한 프로그래밍 언어, 모델을 적절하게 배포하고 확장하는 데 필요한 하드웨어, 소프트웨어 및 클라우드 서비스가 포함됩니다.
주요 결정 중 하나는 일반적으로 다음 네 가지 접근 방식 중 하나를 포함하는 기본 기계 학습 프레임워크에서 나옵니다.
Sci-Kit Learn: 그럼에도 불구하고 정교한 기능을 제공하는 사용자 친화적이고 매우 유연한 오픈 소스 프레임워크입니다.
주소: 1275 Davis Rd, 모음곡 130. Elgin IL 60123, USA
주소: 90, Yangi Tarnov str., Bodomzor, 타슈켄트, 우즈베키스탄.