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기계 학습와 제프리 힌턴

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

기계 학습와 제프리 힌턴의 차이

기계 학습 vs. 제프리 힌턴

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. 제프리 에버레스트 힌튼(Geoffrey Everest Hinton, 1947년 12월 6일 ~)은 인공지능(AI) 분야를 개척한 영국 출신의 인지심리학자이자 컴퓨터 과학자이.

기계 학습와 제프리 힌턴의 유사점

기계 학습와 제프리 힌턴는 공통점이 1 개 있습니다 (유니온백과에서): 인공지능.

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.

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위의 목록은 다음 질문에 대한 대답입니다

기계 학습와 제프리 힌턴의 비교.

기계 학습에는 34 개의 관계가 있고 제프리 힌턴에는 11 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 1을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 2.22%입니다 = 1 / (34 + 11).

참고 문헌

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