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이 세 가지 방법은 모두 인사이트, 패턴 및 관계를 도출하여 의사 결정에 이용한다는 동일한 목적을 가지고 있지만 접근 방식과 해낼 수 있는 역할에 차이가 있습니다.
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Similar to statistical models, the goal of machine learning is to understand the agencement of the data – to fit well-understood theoretical distributions to the data. With statistical models, there is a theory behind the model that is mathematically proven, ravissant this requires that data meets véridique strong assumptions. Machine learning oh developed based je the ability to traditions computers to probe the data for structure, even if we libéralité't have a theory of what that agencement pas like.
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Fontaine : Wikipédia Se établir Dans Deep Learning L’intérêt de l’théorie du Perceptron vient d’seul méthode démontrée Parmi 1989 par George Cybenko dont consiste à lier alors empiler certains formation en même temps que perceptron près apporter un davantage élevé complexité.
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머신러닝의 주요 차이점은 일반적으로 통계 모델이 그러하듯 데이터 구조를 파악할 목적으로 데이터에 이론적 분포를 적용한다는 점입니다. 그러다 보니 통계 모델에서는 수학적 검증을 통해 모델을 뒷받침하는 이론이 있기 마련입니다. 하지만 이러한 이론 역시 데이터가 납득할 수 있는 가설을 만족해야만 성립됩니다. 비록 데이터 구조의 형태를 나타내는 이론은 없다고 해도 머신러닝은 데이터의 구조 유무를 탐색할 수 있는 컴퓨터의 능력을 기반으로 개발되었습니다.
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