많은 조직은 자동화 된 복잡한 의사 결정에 신경회로망을 사용한다. 신경회로망은 요청된 행동의 방향 패턴을 쉽게 식별할 수 있다. 각각의 회로망은 그들의 활동을 증진 시키기 위해 과거의 경험으로부터 배운다. Technology 구성원의 멤버인 그들은 기계학습법이라고 불린다. 기계학습법은 11장에서 묘
기계학습은 인공지능이 있어야만 가능한 것이다. 필자가 필요한 정보나 여러 가지 필요한 자료를 검색할 경우 다양한 데이터 저장을 통하여 신속하게 그 정보를 제공해 주는 장점이 있다. 이 장에서는 정보통신망4A 기계학습(Machine Learning)에 관하여 조사하여 설명하고 기계학습을 위해 활용될 수 있는
비전, 자연어 처리, 생체인식, 검색엔진, 의학 진단, 카드 사기 탐지, 증권시장 분석, DNA 시퀀스, 음성·손 글씨 인식, 전략게임, 로봇 등에 활용되고 있다. 따라서 본론에서는 기계학습(Machine Learning)에 관하여 조사하여 설명하고 기계학습을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술에 관하여 서술해 보겠다.
대부분 영어에서 비롯된 말이기 때문에 그 뜻을 이해하기 쉽지 않지만 외래어를 자주 듣다 보면 귀에 익숙하여 최신 용어로 정착하게 된다. 이 장에서는 정보통신망4E)인공지능과 기계학습(AI and Machine Learning)에 관하여 조사하고 해당 분야에 활용될 수 있는 정보통신 기술에 관하여 서술하기로 하자.
데이터로 부터 “학습”(어떤 과업수행에 대한 성능을 점진적으로 향상시킴)을 할 수 있도록 하는 인공 지능(Artificial Intelligence) 분야의 방법론이다. 따라서 본론에서는 인공지능과 기계학습(AI and Machine Learning)에 관하여 조사하고 해당 분야에 활용될 수 있는 정보통신 기술에 관하여 서술해 보겠다.