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어떤 데이터가 학습되어 있어? 몇 건 정도나 돼?
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요. 머신러닝 모델은 기록된 데이터셋을 이용하여 학습을 진행하고, 그 결과로 예측 모델이 생성됩니다. 학습을 위한 가장 중요한 데이터는 거주지, 나이, 성별 등의 특성 데이터와 함께 충분한 양의 데이터입니다. 데이터 수가 약 300~500개 이상일 때 결과를 신뢰할 수 있으며, 머신러닝 분야에서는 충분한 데이터의 양을 논의하는 것이 어렵지만 최소한 어느 정도의 데이터는 필요합니다.
열심히 읽고 답변했어요!하트얼굴
비즈니스

지금 쿠팡에게 필요한 한 가지: ②디지털 광고 사업을 해야 하는 이유

13분
기록된 데이터셋을 활용하여 학습(Training)을 진행하고, 이 학습된 내용을 바탕으로 예측 모델이라고 불리는 하나의 공식이 만들어지게 됩니다.&nbs
지금 쿠팡에게 필요한 한 가지: ②디지털 광고 사업을 해야 하는 이유
Mexicoreanito
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개발

양질의 데이터를 판별하는 5가지 방법 : ① 데이터 양은 충분한가?

9분
보통 데이터 수가 약 300~500개 이상이 될 때부터 이 수치가 안정적인 흐름으로 산출되게 됩니다. 때문에 학계에서도 통계적 분석을 할 때 해당 숫자 이상의 데이터를 이용했다면 결과를 어느 정도 신뢰합니다. 머신러닝 분야에서는 충분한 양의 데이터를
양질의 데이터를 판별하는 5가지 방법 : ① 데이터 양은 충분한가?
삼더하기일
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개발

[쉽게 배우는 AI] 11. 연관 규칙 학습이란?

2분
머신러닝 모델이란?3. 데이터 산업과 직업4. 표와 데이터 셋5. 독립변수와 종속변수란?6. 상관관계와 인과관계7. 머신러닝의 분류8. 지도학습이란?9. 회귀 vs 분류10. 비지도 학습의 군집화11. 연관 규칙 학습이란?12. 비지도 학습의 목적13. 강화학습이란?1
[쉽게 배우는 AI] 11. 연관 규칙 학습이란?
코믹스택
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