반응형 SMALL 데이터2 인공지능과 머신러닝 인공지능과 머신러닝의 차이와 관계 인공지능(Artificial Intelligence, AI)과 머신러닝(Machine Learning)은 둘 다 인간의 지능을 모방하거나 기계가 스스로 학습하는 컴퓨터 과학의 중요한 분야입니다. 하지만 이 둘은 다른 개념이며 서로 다른 의미를 가지고 있습니다. 인공지능은 더 넓은 개념으로, 기계가 인간과 같은 지능적인 작업을 수행하도록 만든 기술을 의미합니다. 반면에 머신러닝은 인공지능의 한 부분으로, 기계가 데이터를 학습하고 패턴을 찾아내는 기술을 의미합니다. 이제 인공지능과 머신러닝의 차이와 관계를 더 자세히 알아보겠습니다. 인공지능의 정의와 범주 인공지능은 인간의 지능을 컴퓨터와 같은 기계를 통해 구현하고 모방하는 학문이자 기술입니다. 이는 기계가 사람과 같이 인식.. 2023. 7. 31. 딥러닝 기술과 딥러닝 모델: 인공지능의 핵심 1. 딥러닝 기술의 개요 딥러닝은 인공지능의 한 분야로, 머신러닝의 하위 분야 중 하나입니다. 기존의 머신러닝 방법들과는 다르게, 딥러닝은 인공신경망을 활용하여 데이터를 학습하고 패턴을 찾아내는 기술을 지칭합니다. 이러한 딥러닝 기술은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 높은 성능을 보이면서, 인간의 지각과 의사 결정에 대한 모델링을 시도하는 인공지능의 주요 기술로 자리잡고 있습니다. 2. 딥러닝 모델의 구조 딥러닝 모델은 여러 개의 층으로 구성된 인공신경망 구조를 가지고 있습니다. 기본적으로 입력층, 은닉층, 그리고 출력층으로 이루어진 딥러닝 모델은 각 층의 뉴런들이 서로 연결되어 데이터를 처리하고, 학습을 통해 가중치와 편향을 조정하면서 문제를 해결합니다. 은닉층의 개수와 뉴런.. 2023. 7. 31. 이전 1 다음 반응형 LIST
