심벌 마크
유니온백과
통신
다운로드하기 Google Play
새로운! 안드로이드 ™에 유니온백과를 다운로드 할 수 있습니다
다운로드
브라우저보다 빠른!
 

기계 학습와 시모어 페퍼트

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

기계 학습와 시모어 페퍼트의 차이

기계 학습 vs. 시모어 페퍼트

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. 시모어 페퍼트(1928년 2월 29일 ~ 2016년 7월 31일)는 남아프리카 공화국 출신 미국의 수학자, 컴퓨터 과학자, 교육자이.

기계 학습와 시모어 페퍼트의 유사점

기계 학습와 시모어 페퍼트는 공통적으로 2 가지를 가지고 있습니다 (유니온백과에서): 퍼셉트론, 인공지능.

퍼셉트론

셉트론(perceptron)은 인공신경망의 한 종류로서, 1957년에 코넬 항공 연구소(Cornell Aeronautical Lab)의 프랑크 로젠블라트 (Frank Rosenblatt)에 의해 고안되었.

기계 학습와 퍼셉트론 · 시모어 페퍼트와 퍼셉트론 · 더보기 »

인공지능

인공지능(人工知能)은 기계로부터 만들어진 지능을 말. 컴퓨터 공학에서 이상적인 지능을 갖춘 존재, 혹은 시스템에 의해 만들어진 지능, 즉 인공적인 지능을 뜻. 일반적으로 범용 컴퓨터에 적용한다고 가정.

기계 학습와 인공지능 · 시모어 페퍼트와 인공지능 · 더보기 »

위의 목록은 다음 질문에 대한 대답입니다

기계 학습와 시모어 페퍼트의 비교.

기계 학습에는 34 개의 관계가 있고 시모어 페퍼트에는 18 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 2을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 3.85%입니다 = 2 / (34 + 18).

참고 문헌

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

이봐 요! 우리는 지금 Facebook에 있습니다! »