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NTIS 바로가기등록일자 | 2016-07-22 |
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출처 | KOSEN-코센리포트 |
URL | https://kosen.kr/info/kosen/REPORT_0000000000125 |
1. 분석자 서문
경험으로부터 기계가 어떻게 학습할 수 있을까? 확률적 모델링은 학습이 무엇인지 이해하기 위한 프레임워크를 제공하여 경험을 통해 획득한 데이터로부터 학습하는 시스템 설계를 위한 주요 이론 및 실제적 접근법의 하나로 주목받고 있다. 이에 모델 및 예측에 대한 불확실성의 표현 및 처리 방법을 설명하는 확률적 프레임워크(probabilistic framework)는 과학적 데이터 분석, 기계학습(machine learning), 로보틱스(robotics), 인지과학(cognitive
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