컴퓨터 공학과 머신러닝

컴퓨터 공학과 머신러닝 관계

머신러닝

개발자가 만든 프로그램을 활용하여 데이터부터 시작하여 패턴 또는 모델을 학습하고 알고리즘을 활용하여 데이터에 대해 특정 작업을 수행하는 과정

컴퓨터 공학에서의 데이터 마이닝이라는 개념을 더 나아간 복잡한 개념

빅데이터가 활용되기 시작하면서 머신러닝의 개념 또한 기업에서 서비스되기 시작

데이터를 어떻게 처리하여 새롭게 만들것인가에 초점

 

데이터 마이닝

데이터를 활용하여 사람에게 인사이트 또는 지식을 제공하는데 초점

 

빅데이터

데이터의 양이 많거나 분류해야 될 종류가 다양한 데이터

세부적으로는 메타 데이터끼리의 연관성, 데이터의 7V와 같은 특성을 고려해보면 분석하기 좋은 빅데이터로 분류

7V: Volume(양이 큰), Variety(종류 다양), Velocity(속도 빠름), Veracity(진실성), Vallidity(정확성), Volatility(휘발성), Value(가치)

데이터만이 주체가 아니라 상관관계인 요소들도 많다는 것

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머신러닝 종류 & 활용