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기계 학습와 래피드마이너

바로 가기: 차이점, 유사점, Jaccard 유사성 계수, 참고 문헌.

기계 학습와 래피드마이너의 차이

기계 학습 vs. 래피드마이너

학습(機械學習) 또는 머신 러닝()은 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말. 가령, 기계 학습을 통해서 수신한 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분할 수 있도록 훈련할 수 있. 기계 학습의 핵심은 표현(representation)과 일반화(generalization)에 있. 표현이란 데이터의 평가이며, 일반화란 아직 알 수 없는 데이터에 대한 처리이. 마이너(RapidMiner)는 데이터 과학에서 사용하는 컴퓨터 소프트웨어 프로그램이.

기계 학습와 래피드마이너의 유사점

기계 학습와 래피드마이너는 공통적으로 0 가지를 가지고 있습니다 (유니온백과에서).

위의 목록은 다음 질문에 대한 대답입니다

기계 학습와 래피드마이너의 비교.

기계 학습에는 34 개의 관계가 있고 래피드마이너에는 26 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 0을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 0.00%입니다 = 0 / (34 + 26).

참고 문헌

이 기사에서는 기계 학습와 래피드마이너의 관계를 보여줍니다. 정보가 추출 된 각 기사에 액세스하려면 다음 사이트를 방문하십시오:

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