IT 기술14 머신러닝 의 개념 머신러닝 머신러닝의 개념 머신러닝은 컴퓨터가 데이터에서 학습하고 경험을 통해 개선하며, 패턴을 발견하고 예측하는 인공지능의 한 분야입니다. 이를 통해 컴퓨터는 명시적인 프로그래밍 없이도 데이터로부터 학습하고 작업을 수행할 수 있습니다. 기본적으로 머신러닝은 다음과 같은 프로세스를 따릅니다 1. 데이터 수집: 학습을 위한 데이터를 수집하고 준비합니다. 데이터는 학습할 내용과 목적에 따라 구성됩니다. 2. 특성 추출: 데이터에서 학습에 유용한 특성을 추출하거나 선택합니다. 이 단계에서는 데이터를 분석하고 모델에 맞는 형식으로 변환합니다. 3. 모델 선택: 적절한 머신러닝 알고리즘과 모델을 선택합니다. 이는 데이터의 특성과 목적에 따라 달라집니다. 4. 모델 학습: 선택한 모델을 데이터로 학습시킵니다. 모델은.. 2023. 12. 7. 빅데이터 를 알아보자. 빅데이터 빅데이터는 규모가 크고 다양한 종류의 데이터로부터 가치를 추출하고 분석하는 기술과 방법론을 의미합니다. 기존 데이터베이스 관리도구의 한계를 넘어서는 대량의 데이터를 의미하며, 이 데이터는 기존 데이터베이스 시스템이나 분석 도구로는 처리하기 어려운 정형 및 비정형 데이터를 포함합니다. 빅데이터의 구성요소 1. 데이터 수집: 다양한 소스에서 대용량의 데이터를 수집합니다. 2. 데이터 저장: 대규모 데이터를 저장하고 처리하기 위한 저장 시스템과 기술을 활용합니다. 3. 데이터 처리: 데이터를 분석, 가공하여 유용한 정보로 전환하고 분석합니다. 4. 데이터 분석 및 시각화: 데이터를 분석하여 트렌드, 패턴, 인사이트를 발견하고 시각화하여 이해하기 쉽게 표현합니다. 특징 1. 양(Volume): 기존 데.. 2023. 12. 1. 클라우드 컴퓨팅 이다. 클라우드 컴퓨팅 클라우드 컴퓨팅은 인터넷을 통해 데이터를 저장, 관리, 처리하는 컴퓨팅 서비스를 제공하는 기술입니다. 전통적인 방식에서는 개별적인 컴퓨터나 데이터 센터에 소프트웨어와 데이터를 저장하고 관리했지만, 클라우드 컴퓨팅은 이러한 자원들을 네트워크 상에서 제공함으로써 효율적이고 유연한 IT 인프라를 제공합니다. 클라우드 컴퓨팅의 주요 개념과 구성 요소 1. 서비스 모델 -IaaS (Infrastructure as a Service): 가상 컴퓨팅 리소스를 제공하여 사용자가 필요한 만큼의 컴퓨팅 자원을 이용할 수 있게 합니다. -PaaS (Platform as a Service): 개발자가 애플리케이션을 개발, 테스트하고 배포할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. -SaaS (Software as a S.. 2023. 11. 30. 'IT기술'과 '전기자동차'의 필수불가결한 관계 전기자동차 전기자동차는 기존의 내연기관을 사용하는 자동차와는 달리, 전기로 동작하는 모터에 의해 움직이는 차량입니다. 이러한 차량은 전동 모터와 충전 가능한 배터리를 사용하여 움직이며, 이러한 구조의 변화는 자동차 산업에 새로운 기술 및 혁신을 가져왔습니다. 따라서, 전기자동차는 IT 기술의 발전과 함께 지속적으로 발전하고 있습니다. 전기자동차에서 사용되는 IT 기술은 차량의 성능, 운전 경험, 효율성을 향상시키는 데 큰 역할을 합니다. 여러 가지 IT 기술이 전기자동차에 접목되어 있으며, 그 중 주요한 몇 가지를 살펴보겠습니다. IT기술과 전기자동차 1. 배터리 관리 시스템 (BMS) : 배터리의 성능과 수명은 차량의 효율성과 주행거리에 직결됩니다. 배터리 관리 시스템(BMS)은 이러한 배터리의 상태를.. 2023. 11. 29. 이전 1 2 3 4 다음
