인공지능 파이썬 실무대단원 Ⅲ. 파이썬과 머신러닝 교과서 60–131쪽
중단원 01. 머신러닝 개요 · 62–84쪽
소단원 02. 머신러닝의 필요성과 활용 · 68–70쪽
이 웹 주제의 연계 범위: 68–70쪽
웹 학습 주제 02 / 13
머신러닝이 필요한 문제와 활용
정확한 규칙을 쓰기 어려운 문제를 찾아보세요.
머신러닝이 필요한 문제와 활용 · 한눈에 보기
- 1문제 찾기
- 2입력 데이터 정하기
- 3예측할 출력 정하기
- 4오류가 미칠 영향 점검
| 서비스 | 입력 | 예측 |
|---|---|---|
| 추천 | 이용 기록·항목 특성 | 선호 가능성 |
| 제조 검사 | 제품 이미지 | 정상/결함 |
| 대출량 예상 | 과거 대출·요일 | 예상 권수 |
추천, 이미지 분류, 음성 처리처럼 복잡한 패턴이 있는 문제에서 머신러닝을 활용합니다. 규칙이 명확한 사칙연산이나 간단한 유효성 검사에는 일반 프로그램이 더 간단할 수 있습니다.
학습 데이터가 현실을 충분히 대표하지 않으면 특정 조건에서 오류가 늘어납니다. 예측을 사실로 단정하지 말고, 데이터의 범위·오류 비용·사람의 확인 절차를 함께 설명하세요.
직접 해 보세요
- 학교 도서 대출량을 예측한다면 어떤 데이터를 모을지 표로 적으세요.
PRACTICE / RETRY / UNDERSTAND
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