(128 관리 2-6) 귀납적 사고와 기계학습

귀납적사고(Inductive Reasoning)와 기계학습(Machine Learning)에
대하여 설명하시오.

우선 참고용 링크만 수집해서 포스팅합니다.

향후 별도로 정리해서 재포스팅할 계획이며,

행복한 일상 되세요.

멘토링

지도, 비지도, 준지도, 강화 학습에 대해
주요 모델을 개념도와 함께 2 page 가량 기술할 수 있다면
방어가 충분히 가능한 문제라고 생각됩니다.

참고 자료

기계공학에서의 인공지능 적용 사례 -Journal of the KSME | Korea Science

Abstract 이 글에서는 기계공학분야에서 인공지능의 귀납적 모델과 연역적 모델의 다양한 적용 사례를 살펴보고 두 모델의 차이를 소개하고자 한다.

koreascience.kr

귀납적 사고란 수많은 사례들을 일반화하여 패턴 또는 모델을 추출하는 것이다.

대부분의 인공지능 알고리즘은 귀납적 학습을 통해 빅데이터 속에 숨어 있는 원리를 추론한다.

인공지능 기초

인공지능 사고나 학습 등 인간이 가진 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술 머신러닝 컴퓨터가 스스로 학습하여 인공지능의 성능을 향상시키는 기술 방법 딥러닝 인간의 뉴런과 비슷한 인

peimsam.tistory.com

기계학습 유형별 주요 모델명을 간략히 정리해 놨습니다.

기계학습 위키백과

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위키백과, 우리 모두의 백과사전.

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