아래는 머신 러닝 워크플로의 각 단계에 대한 네 가지 설명입니다. 이 중 올바른 것은 무엇인가요?
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이 챕터에서는 머신 러닝의 정의와 데이터 과학 및 인공 지능과의 관계를 알아봅니다. 그런 다음, 머신 러닝의 주요 용어를 살펴보고 모델 구축을 위한 머신 러닝 워크플로로 마무리합니다.
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머신 러닝의 기초를 익혔으니, 이제 조금 더 깊이 들어가 볼까요? 이 챕터를 마치면 머신 러닝의 다양한 유형을 이해하고 모델을 평가하고 개선하는 방법도 알 수 있게 됩니다.
이 챕터에서는 신경망을 시작으로 딥러닝을 자세히 살펴볼 예정입니다. 그런 다음, 딥러닝의 두 가지 주요 사용 사례인 컴퓨터 비전과 자연어 처리를 더 깊이 들여다봅니다. 마지막으로 머신 러닝의 한계와 위험성을 논의하며 과정을 마무리합니다.
