기계 학습이란?

기계 학습은 사람의 입력 없이 이전의 결과 내용을 바탕으로 소프트웨어가 향후 전개될 시나리오를 성공적으로 예측하고 이에 대응하는 기술입니다.

기계 학습 정의

기계 학습은 컴퓨터가 패턴 인식 작업을 개발하는 프로세스 또는 특정 프로그래밍 없이도 컴퓨터가 지속적으로 학습하고 데이터를 기반으로 예측하여 필요한 작업을 수행할 수 있는 능력을 의미합니다. 인공 지능의 한 형태인 기계 학습은 분석 모델 빌딩 프로세스를 효과적으로 자동화하고, 시스템이 독립적으로 새로운 시나리오에 적응할 수 있도록 합니다.

기계 학습이 필요한 이유는?

인공 신경망이 인간의 의식을 복제할 정도로 정교하게 성장 가능하다는 아이디어에 대한 호불호와 상관없이 기계 학습에 따르는 실질적인 이점이 있습니다.

  • 지능적인 빅 데이터 관리 – 기계 학습의 속도와 정교함 없이는 인간과 다른 환경적 요인이 기술과 상호작용하면서 생성하는 데이터의 볼륨과 종류를 처리하기 어려우며 그러한 데이터를 통해 인사이트를 얻는 것도 불가능할 것입니다.
  • 스마트 장치 – 건강과 체력 관련 목표를 추적하는 웨어러블 장치부터 자율 주행차와 시간 및 에너지 낭비를 자동으로 감소시키는 인프라를 갖춘 "스마트 시티"까지 사물 인터넷(IoT)은 엄청난 성장 가능성을 보유하고 있으며, 기계 학습은 데이터의 급격한 증가와 관련된 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.
  • 다채로운 소비자 경험 – 기계 학습은 검색 엔진, 웹 애플리케이션 및 기타 기술을 활성화하여 사용자의 선호 사항에 맞춘 결과 및 권장 사항을 제공하며 이를 통해 소비자가 만족할 만한 경험을 창출합니다.

HPE 기계 학습 솔루션

Hewlett Packard Enterprise의 서버 솔루션은 고객이 AI 워크로드를 위한 실시간 작업 성능을 구현하는 데 도움을 제공할 수 있도록 구축되었습니다. HPE Apollo 6000 시스템은 비교적 작은 공간에서 우수한 성능과 규모를 제공하도록 설계된 딥 러닝 플랫폼입니다.


딥 러닝은 기계 학습의 하위 집합이며, 최근에는 기존의 몇몇 기계 학습 접근방식과 비교하여 그 성능이 매우 우수하다는 것이 증명되기도 하였습니다. 딥 러닝은 인간의 뇌 활동에 대한 HPE의 연구 내용에서 영감을 받은 다중 계층 인간 신경망과 데이터, 컴퓨팅 집약적 트레이닝 방식을 결합합니다. 이 방식은 점차 우수한 능력을 나타내 보이며 이미지 및 언어 인식과 자연 언어 프로세싱 등의 다양한 영역에서 인간의 능력을 넘어서기 시작했습니다.

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HPE 전문가와의 상담을 통해 IT 부서가 기계 학습으로 유의미한 차이를 만들어 낼 수 있는 방법을 자세히 알아보시기 바랍니다. HPE 기계 학습 전문가에게 문의하십시오.

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