어디에나 있는 데이터
가정용 스마트 디바이스를 다시 생각해 보면 다음이 궁금할 수 있습니다. 스트리밍 앱에서 무엇을 추천할지 어떻게 알 수 있나요? 로봇 청소기는 청소할 위치를 어떻게 알 수 있나요? 데이터가 중요한 역할을 합니다. 이러한 디바이스는 데이터를 사용하여 효율적으로 작동합니다. 데이터를 수집하여 환경을 보다 개인화하고 자동화할 수 있습니다.
데이터는 다양한 용도로 수집, 저장 및 사용되는 정보입니다. 텍스트, 이미지 및 숫자와 같은 다양한 형식으로 제공됩니다. AI는 학습 및 추론을 위해 데이터를 활용합니다. 예를 들어 스트리밍 앱에서 동일한 장르의 쇼를 일관되게 시청하는 경우 이 데이터는 AI 모델이 다음에 추천할 항목을 결정하는 데 도움이 됩니다.
첫 번째 비디오에서는 데이터가 무엇이며 AI를 발전시키는 데 왜 중요한지를 이해하게 됩니다.
데이터를 통해 AI는 학습하고, 적응하며, 정보에 입각한 결정을 내립니다. 그러나 사용 가능한 데이터의 수량뿐만 아니라 품질도 중요합니다. AI 모델의 효과는 학습 데이터의 품질과 직접적으로 관련이 있습니다.
다음 비디오에서는 데이터에서 패턴을 찾는 것이 중요한 이유와 사용자 환경을 향상시키는 방법을 알아봅니다.
AI 모델은 데이터를 사용하여 패턴을 식별합니다. 이 프로세스의 핵심은 데이터 필드를 분석하고 데이터 내의 패턴에서 학습하여 모델을 생성하는 알고리즘입니다. 그런 다음 이러한 모델을 사용하여 새 데이터에 대한 예측 또는 결정을 내립니다. 이 프로세스를 기계 학습이라고 합니다.
데이터의 품질과 수량은 매우 중요합니다. 고품질 데이터를 통해 AI 모델이 정확하게 학습하고 신뢰할 수 있는 예측을 수행할 수 있습니다. 품질이 낮은 데이터는 잘못된 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 데이터 정리 및 구성을 포함하는 데이터 전처리는 기계 학습 프로세스에서 필수적인 단계입니다.