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비 지도 학습와 컴퓨터 비전

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

비 지도 학습와 컴퓨터 비전의 차이

비 지도 학습 vs. 컴퓨터 비전

비 지도 학습(Unsupervised Learning)은 기계 학습의 일종으로, 데이터가 어떻게 구성되었는지를 알아내는 문제의 범주에 속. 이 방법은 지도 학습(Supervised Learning) 혹은 강화 학습(Reinforcement Learning)과는 달리 입력값에 대한 목표치가 주어지지 않. 자율 학습은 통계의 밀도 추정(Density Estimation)과 깊은 연관이 있. 이러한 자율 학습은 데이터의 주요 특징을 요약하고 설명할 수 있. 자율 학습의 예로는 클러스터링(Clustering)을 들 수 있. 또 다른 하나의 예로는 독립 성분 분석(Independent Component Analysis)이 있. 비전(Computer Vision)은 기계의 시각에 해당하는 부분을 연구하는 컴퓨터 과학의 최신 연구 분야 중 하나이.

비 지도 학습와 컴퓨터 비전의 유사점

비 지도 학습와 컴퓨터 비전는 공통적으로 3 가지를 가지고 있습니다 (유니온백과에서): 기계 학습, 인공지능, 패턴 인식.

기계 학습

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.

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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

비 지도 학습와 컴퓨터 비전의 비교.

비 지도 학습에는 12 개의 관계가 있고 컴퓨터 비전에는 5 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 3을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 17.65%입니다 = 3 / (12 + 5).

참고 문헌

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