반응형 머신러닝2 AI 기술의 발전: 머신러닝과 딥러닝의 차이점 🔎 머신러닝과 딥러닝이란?AI(인공지능)는 다양한 기술로 구성되며, 그중 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)은 가장 중요한 요소입니다.머신러닝은 컴퓨터가 데이터에서 학습하여 스스로 개선하는 기술이며, 딥러닝은 머신러닝의 하위 개념으로 **인간의 뇌를 모방한 인공신경망(ANN, Artificial Neural Networks)**을 활용합니다.💡 머신러닝(Machine Learning)의 개념머신러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 **데이터를 학습하여 패턴을 인식하고 예측하는 기술**입니다. 즉, 컴퓨터가 주어진 데이터를 바탕으로 스스로 학습하고, 새로운 데이터에 대한 결정을 내릴 수 있도록 합니다.📌 머신러닝의 주요 유형지도학습(Supervised Lea.. 2025. 3. 12. AI란? 인공지능의 개념과 활용 분야 🔎 AI(인공지능)란 무엇인가?AI(Artificial Intelligence, 인공지능)는 인간의 학습 능력과 문제 해결 능력을 컴퓨터가 모방할 수 있도록 하는 기술입니다. AI는 데이터를 분석하고 패턴을 학습하며, 이를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.최근 AI 기술은 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)의 발전으로 더욱 정교해지고 있으며, 다양한 산업에서 활용되고 있습니다.💡 AI의 주요 기술머신러닝(Machine Learning) - 데이터를 학습하고 패턴을 찾아 자동으로 개선되는 기술딥러닝(Deep Learning) - 신경망을 활용하여 인간의 뇌처럼 데이터를 처리하는 기술자연어 처리(NLP) - 사람의 언어를 이해하고 생성하는 기술 (예: Ch.. 2025. 3. 12. 이전 1 다음 반응형
