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예측 분석 지도 학습과 비지도 학습 모두 예측을 사용합니다. 예측은 존재하는 정보를 사용하여 존재하지 않는 정보를 생성하는 "누락된 정보를 채우는 프로세스"입니다(Agarwal et al., 2018 , 13). 예측 분석은 통계 과학의 한 분야로, 기존 데이터를 추출하여 처리하여 추세와 결과 패턴을 예측하거나 예측을 수행합니다. 머신 러닝과 달리 예측 분석은 통계에 크게 의존합니다. 머신이 더 많이 학습할수록 더 많은 데이터를 수집하고, 이후 이 데이터에 대한 교육을 통해 머신은 예측을 더 잘하게 됩니다. 오늘날 모든 것을 예측 문제로 볼 수 있습니다. 문제에 대한 정보를 가져와 더 많은 것을 발견하는 데 사용하는 것입니다. 이는 언어 번역에서 예시됩니다. 한때 언어학자의 작업이었지만 오늘날에는 Google Translate의 작업입니다. 그러나 명확히 하자면 예측은 이해와 동일하지 않습니다. 딥러닝과 신경망 머신 러닝의 한 분야인 딥 러닝은 컴퓨터가 인간의 작업을 수행할 수 있도록 합니다.딥 러닝은 인간 뇌의 구조와 기능에서 영감을 받은 알고리즘(Brownlee, 2016 )을 사용하여 "인공 신경망"이라고 하며, 지도 학습과 비지도 학습 방법을 모두 수행하고 입력 데이터와 출력 데이터 간의 관계를 점진적으로 더 잘 이해합니다 . 인간이 점진적으로 학습하는 방식과 마찬가지로 딥 러닝에서도 알고리즘을 사용하여 시간이 지남에 따라 작업을 반복하고, 프로세스를 개선하기 위해 약간의 변경을 가한 다음 매번 출력을 개선합니다(Marr, 2018 ).딥 러닝은 얼굴 및 홍채 인식과 같은 프로세스에서 사용되며, 여기서 "알고리즘은 특정 레벨에서 모서리를 인식하고, 다른 레벨에서 코를 인식하고, 또 다른 레벨에서 얼굴을 인식합니다"(Wu, 2019 ).이를 위해 딥 러닝에는 학습할 빅 데이터가 필요합니다. <a href="https://ch-2024.com/bbs/board.php?bo_table=wit&wr_id=684" target="_blank" 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