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Mathematics/Computational Science3

[Computational Science] 기계 학습 (Machine Learning) 기계 학습 (Machine Learning) 기계 학습 (機械學習) 또는 머신 러닝 (machine learning)은 경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘의 연구이다. 인공지능의 한 분야로 간주된다. 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야이다. 가령, 기계 학습을 통해서 수신한 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분할 수 있도록 훈련할 수 있다. 기계 학습의 핵심은 표현 (representation)과 일반화 (generalization)에 있다. 표현이란 데이터의 평가이며, 일반화란 아직 알 수 없는 데이터에 대한 처리이다. 이는 전산 학습 이론 분야이기도 하다. 다양한 기계 학습의 응용이 존재한다. 문자 인식은 이를 이용한 가장 잘 알려진 사례이다. Statistical .. 2022. 3. 14.
[Computational Science] 데이터 과학 (Data Science) 데이터 과학 (Data Science) 데이터 과학 (data science)이란, 데이터 마이닝 (Data Mining)과 유사하게 정형, 비정형 형태를 포함한 다양한 데이터로부터 지식과 인사이트를 추출하는데 과학적 방법론, 프로세스, 알고리즘, 시스템을 동원하는 융합분야다. 데이터 과학은 데이터를 통해 실제 현상을 이해하고 분석하는데 통계학, 데이터 분석, 기계학습과 연관된 방법론을 통합하는 개념으로 정의되기도 한다. 데이터의 구체적인 내용이 아닌 서로 다른 성질의 내용이나 형식의 데이터에 공통으로 존재하는 성질, 또는 그것들을 다루기 위한 기술의 개발에 착안점을 둔다는 특징을 가진다. 사용되는 기술은 여러분야에 걸쳐있으며 수학, 통계학, 컴퓨터 과학, 정보공학, 패턴인식, 기계학습, 데이터마이닝, .. 2022. 3. 14.
계산과학 (Computational Science) 계산과학 (Computational Science) 계산과학 (computational science, scientific computing)은 수치적 방법과 컴퓨터 계산을 이용하여 복잡한 과학이나 공학 문제를 이해하거나 해결하는 분야이다. 계산과학은 기존의 과학과 공학 분야에서 사용되는 방법인 이론 및 실험을 통하여 연구 대상에 대한 이해를 얻어내는 것이 아니라, 주로 컴퓨터를 이용하여 수학적인 모델을 해석하는 방법을 통하여 연구 대상을 이해한다. 수치해석은 계산과학에서 사용되는 중요한 방법이다. 수치적인 시뮬레이션은, 그 시뮬레이션되는 일의 본성에 따라 다음과 같은 다양한 목적을 지닌다. 이미 일어난 사건의 재구성 및 이해 (예를 들어, 지진이나 쓰나미 같은 자연적인 재해) 최적화 (예를 들어, 기술.. 2022. 3. 13.
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