Google은 머신러닝 프로젝트를 위해 어떤 리소스를 제공하나요?
Google은 Google Cloud Platform(GCP) 생태계를 통해 기계 학습 프로젝트를 위한 광범위한 리소스를 제공합니다. 이러한 리소스는 기계 학습 모델을 효율적이고 효과적으로 구축, 교육 및 배포하는 개발자와 데이터 과학자를 지원하도록 설계되었습니다. 이 답변에서는 Google이 기계 학습 프로젝트를 위해 제공하는 다양한 리소스를 살펴보겠습니다.
기계 학습을 활용하는 일상적인 경험은 무엇입니까?
인공 지능의 하위 분야인 머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 예측이나 결정을 내릴 수 있도록 하는 강력한 도구입니다. 클라우드 컴퓨팅의 등장으로 기계 학습에 대한 접근성이 높아지고 다양한 일상 경험에 활용되고 있습니다. 이 답변에서 우리는 다음 중 일부를 살펴볼 것입니다.
머신 러닝은 어떻게 새로운 예시를 예측합니까?
기계 학습 알고리즘은 기존 데이터에서 학습한 패턴과 관계를 활용하여 새로운 예를 예측하도록 설계되었습니다. 클라우드 컴퓨팅, 특히 Google Cloud Platform(GCP) 랩의 맥락에서 이 프로세스는 Cloud ML Engine을 사용한 강력한 기계 학습에 의해 촉진됩니다. 기계 학습이 예측을 수행하는 방법을 이해하려면
기계 학습과 관련된 핵심 활동은 무엇입니까?
기계 학습은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 예측 또는 결정을 내릴 수 있도록 하는 알고리즘 및 모델 개발에 중점을 둔 인공 지능의 하위 집합입니다. 클라우드 컴퓨팅, 특히 Google Cloud Platform(GCP) 및 Cloud ML Engine의 맥락에서 다음과 관련된 몇 가지 핵심 활동이 있습니다.
클라우드 컴퓨팅의 맥락에서 기계 학습과 인공 지능(AI)의 차이점은 무엇입니까?
클라우드 컴퓨팅의 맥락에서 기계 학습과 인공 지능(AI)은 두 가지 별개이지만 상호 연결된 개념입니다. 기계 학습은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 특정 작업에 대한 성능을 향상시킬 수 있도록 하는 프로세스를 말합니다. 반면에 AI는 다음을 포괄하는 더 넓은 분야입니다.