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기계 학습와 컴퓨터 비전

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

기계 학습와 컴퓨터 비전의 차이

기계 학습 vs. 컴퓨터 비전

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. 비전(Computer Vision)은 기계의 시각에 해당하는 부분을 연구하는 컴퓨터 과학의 최신 연구 분야 중 하나이.

기계 학습와 컴퓨터 비전의 유사점

기계 학습와 컴퓨터 비전는 공통적으로 2 가지를 가지고 있습니다 (유니온백과에서): 인공지능, 패턴 인식.

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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패턴 인식

인식()은 인지과학(Cognitive Science)과 인공지능(Artificial Intelligence) 분야에 속하는 문제 중 하나이.

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위의 목록은 다음 질문에 대한 대답입니다

기계 학습와 컴퓨터 비전의 비교.

기계 학습에는 34 개의 관계가 있고 컴퓨터 비전에는 5 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 2을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 5.13%입니다 = 2 / (34 + 5).

참고 문헌

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