강의 요약: EE542 Lecture 18 - Machine Learning 이번 강의는 머신러닝(Machine Learning) 기술의 기초부터 응용까지 다루며, 데이터 수집, 전처리, 학습 알고리즘, 그리고 실제 응용 사례를 중심으로 설명한다. 특히, 하드웨어 가속기(FPGA)를 활용한 문서 처리와 데이터 분석, 그리고 머신러닝 알고리즘의 한계와 교훈에 대해 다룬다. 인터넷 클라우드 과목에 왠 머신러닝인가 싶지만, 이미 컴퓨터 관련된 모든 과목에서 머신러닝, AI를 빼고는 말하기 힘든 수준에 온것 같다. 어떤 과목이든 한번씩은 언급하게 되는것 같다. 주요 내용 1. 머신러닝의 필요성 • 복잡한 문제 해결을 위해 데이터를 기반으로 학습. • 실세계 문제를 해결하기 위한 모델 기반 결과 도출. ..
