클래스: 인공 지능의 기초: 기계 학습

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이미 많은 산업에서 머신 러닝을 사용 중입니다. 날씨를 확인하거나 검색 엔진에 뭔가 입력할 때 여러분은 이미 머신 러닝의 혜택을 누리는 중입니다. 많은 양의 데이터를 보유하면서 데이터를 이해하도록 더 좋은 방법을 찾는 조직이라면 누구나 이 기술의 혜택을 누릴 수 있습니다. 하지만 훨씬 단순하게 맞는 부분이 있습니다. 웹 애플리케이션을 예시로 들겠습니다. 여러분은 지금 모바일 장치나 컴퓨터로 영상을 시청 중입니다. 프로그래머는 머신 러닝으로 여러분이 더 좋은 경험을 하게 만드는 방법을 배웁니다. 이 앱은 어마어마한 양의 데이터를 모을 수 있어서 여러분이 다른 비디오를 클릭할 때면 언제, 어디에서, 무엇을 보는지 기록할 수도 있죠. 방대한 양의 데이터를 수집하는 일은 아주 쉽습니다. 어려운 일은 수집한 데이터를 이해하는 능력을 얻는 거죠. 머신 러닝은 모든 데이터를 모아서 여러분에 대해 더 자세히 배웁니다. 여러분이 알고 싶은 내용과 관련된 영상을 보여주죠. 새로운 것을 검색할 때 관심사에 기반한 맞춤 검색어를 보여주듯이요. 이 애플리케이션은 사용자의 행동을 연구하고 더 만족스러운 수요를 충족시킬 방법을 알 수 있습니다. 이상하게 보이겠지만 컴퓨터는 여러분을 더 잘 알게 됐고 가장 수익성이 좋은 사업으로 변모했습니다. Google, Facebook, Apple과 LinkedIn과 같은 기업도 모두 머신 러닝을 활용해 여러분을 더 잘 알고자 합니다. 어떤 기업은 심지어 여러분의 이전 검색 기록을 보거나 어떤 친구들을 사귀는지 이해하려고까지 하며 사생활 영역의 선을 넘고 있습니다. 이런 식으로 기업들의 서비스를 이용할 때마다 맞춤식 경험을 받는 겁니다. Facebook 새 피드 목록이 사용자 맞춤형인 이유죠. 또한, 두 사람이 Google에 동일한 검색어를 입력하더라도 완전히 다른 결과를 얻는 이유기도 합니다. 웹사이트에 접속할 때마다 맞춤형 추천 목록이 보인다면 여러분은 아마 머신 러닝의 혜택을 받는 겁니다. Amazon은 여러분의 이전 구매 목록을 살펴보고 머신…

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