실시간 머신러닝은 실제 데이터를 입력하여 머신러닝 모델을 지속적으로 개선하는 것을 의미합니다. 데이터 분석가나 개발자는 이전 테스트 세트를 사용하여 오프라인에서 모델을 만듭니다. 모든 산업 분야에서는 인지 연구나 자동 연속 프로세스를 위해 머신러닝의 모든 가능한 이점을 최대한 활용하려고 노력합니다. 예를 들어, Google Home과 같은 스마트 홈 어시스턴트, Alexa나 Siri와 같은 음성 인식 시스템, 자동화된 자동차 등을 생각해 볼 수 있습니다. 이와 같은 인공지능 기술은 많이 발전하였습니다. 머신러닝의 분류머신러닝은 다음과 같이 여러 유형으로 나뉩니다:지도 학습(Supervised Learning): 모델이 올바른 결과나 레이블을 예측합니다. 대표적인 알고리즘으로는 선형 회귀와 로지스틱 회귀..