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기계 학습은 통계를 기반으로 하며 알고리즘을 사용하여 기계에 인간과 유사한 자동 "학습" 기능을 제공하여 대량의 데이터를 처리하고, 데이터 패턴을 식별하고, 알려지지 않았거나 새로운 시나리오에 대한 정확한 결과를 예측합니다.
기계 학습의 핵심은 통계 이론과 알고리즘을 유연하게 사용하여 명시적인 프로그래밍 없이도 시스템 통찰력, 예측 및 분류 기능을 제공하는 능력입니다. 이 애플리케이션은 블록체인 네트워크 보안을 강화하고 사기 탐지 및 예방 기능을 향상시킬 뿐만 아니라 복잡한 알고리즘과 예측 모델을 통해 자동화된 암호화폐 거래를 가능하게 합니다.
머신러닝이 직면한 과제
기계 학습에는 고품질 데이터 수집, 광범위한 데이터 정리 및 전처리, 지루한 데이터 주석 처리, 데이터 불균형 처리, 제한된 데이터 세트에 대한 과적합 위험 해결 등 여러 가지 주요 과제가 포함됩니다.
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데이터 수집: 다양한 소스와 형식에서 고품질의 관련 데이터를 수집하는 것은 큰 도전입니다.
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데이터 정리 및 전처리: 실제 데이터는 불완전하고, 잡음이 많으며, 일관성이 없는 경우가 많으므로 세부적인 정리 및 전처리가 필요합니다.
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데이터 주석: 지도형 기계 학습을 위해 데이터에 수동으로 주석을 추가하려면 많은 시간과 전문 지식이 필요합니다.
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제한된 데이터 세트의 과적합: 작은 훈련 데이터 세트로 인해 기계 학습 모델이 과적합되어 일반적인 능력에 영향을 미칠 수 있습니다.
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