분류 전체보기57 머신러닝의 장점과 한계 머신러닝은 많은 장점과 한계가 있습니다. 간단한 문장으로 설명하겠습니다. 장점: 자동화된 결정: 머신러닝 모델은 데이터 기반으로 결정을 내릴 수 있어, 예를 들어 스팸 필터링이나 주식 예측과 같은 작업에서 인간보다 빠르고 정확한 결정을 내릴 수 있습니다. 패턴 인식: 머신러닝은 복잡한 패턴을 감지하고 이해할 수 있어, 의료 진단, 이미지 인식, 음성 인식 등 다양한 분야에서 유용하게 활용됩니다. 개선 가능: 모델을 지속적으로 훈련시키고 업데이트하여 성능을 향상시킬 수 있어, 시간이 지남에 따라 더 뛰어난 결과를 얻을 수 있습니다. 단점: 데이터 의존성: 머신러닝은 많은 양의 데이터에 의존하므로, 충분한 데이터가 없을 경우 정확성이 낮아질 수 있습니다. 과적합 (Overfitting): 모델이 훈련 데이터.. 2024. 1. 24. 이전 1 ··· 12 13 14 15 다음