Tabular data는 정형데이터를 의미하며, 쉽게 말해 [테이블] 데이터로 볼 수 있다.
머신러닝의 데이터로는 tabular data가 제공되며, AI 모델의 대상이 되는 전처리 / 시각화 처리를 처리할 데이터이다.
Tabular data
https://dslab.global/studio/clickai_tabular
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ⓘ Mac OS 참고사항 | 앱 설치 후 실행 시 '개발자 를 확인할 수 없다'는 메시지가 뜨는 경우, [시스템 환경설정] - [보안 및 개인 정보 보호] - [일반] - [다음에서 다운로드한 앱 허용] 의 [확인 없이
dslab.global
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[IT] AICE ( AI 인공지능 능력시험 ) 자격증 관련
ASSOCIATE 관련 시험과정 1개의 Tabular data 데이터가 주어지며 파이썬 코딩으로 주피터 환경에서 분석 처리 AI 모델링 14개 문항으로 구성됨. Tabular data 이해하기 dhan-description.tistory.com Jupyter Notebook 이
dhan-description.tistory.com
머신러닝
머신러닝 : 머신러닝은 인공지능(AI)의 하위 집합이며, 데이터를 학습 하고 개선하도록 훈련하는 것에 중점을 둠.
즉, 인공지능을 만들기 위해 [기계학습] 시키는 것을 의미하며, 하나의 학문으로 구분.
Machine learning (ML) – 머신러닝이란?
Machine learning (ML) – 머신러닝에 대한 이 소개에서는 주요 역사, 핵심 정의, 적용 분야 및 오늘날 기업에서의 관심사 등에 대한 개요를 제공합니다.
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딥러닝
딥러닝 : 머신러닝보다 작은 개념으로, '인공신경망'을 통해 인공지능을 만드는 것을 의미.
딥 러닝이란 무엇인가요? - 딥 러닝 설명 - AWS
딥 러닝은 자동차, 항공 우주, 제조, 전자, 의학 연구 및 기타 분야에서 여러 가지 사용 사례에 활용됩니다. 다음은 딥 러닝의 몇 가지 예입니다. 자율 주행 자동차는 딥 러닝 모델을 사용하여 도
aws.amazon.com
인공지능·머신러닝·딥러닝 차이점은?ㅣ개념부터 차이점까지 총 정리
인공지능 챗봇부터 자율 주행 자동차까지, 우리 주변에서 널리 활용되고 있는 머신러닝, 딥러닝 기술의 개념과 역사, 포함관계 및 차이점을 알기 쉽게 정리해 드립니다. 머신러닝의 학습 방법인
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