머신러닝3 머신러닝과 딥러닝의 차이점 1. 머신러닝과 딥러닝의 차이점 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)은 모두 인공지능의 하위 분야로, 데이터와 패턴을 학습하여 문제를 해결하는데 중점을 둔 기술입니다. 그러나 머신러닝과 딥러닝은 다음과 같은 차이점을 가지고 있습니다. 구조와 복잡성: 머신러닝: 머신러닝은 다양한 알고리즘과 기법을 활용하여 데이터의 특성을 추출하고 패턴을 학습하는 방식입니다. 대표적인 알고리즘에는 의사결정 트리, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신 등이 있습니다. 머신러닝 모델은 문제에 따라 데이터를 잘 설명하고 예측하는 방법을 학습합니다. 딥러닝: 딥러닝은 인공 신경망을 기반으로 하며, 여러 개의 은닉층을 가진 심층 신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 학습합니다. 딥러닝 모델은 데이터의 .. 2023. 8. 31. 머신러닝 학습 머신러닝(Machine Learning, ML)은 컴퓨터 시스템이 데이터를 기반으로 경험을 쌓고 패턴을 학습하여, 문제를 해결하고 결정을 내릴 수 있는 능력을 갖추는 기술 분야를 지칭합니다. 전통적인 프로그래밍과는 달리, 머신러닝은 데이터로부터 스스로 학습하며 개선되는 특징을 갖고 있습니다. 이를 통해 복잡하고 추상적인 문제를 처리하고 예측하며, 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 유형의 데이터를 처리하는 데 활용됩니다. 1. 머신러닝의 유형 머신러닝은 크게 세 가지 주요 유형으로 나뉩니다. 1. 지도 학습 (Supervised Learning): 이 유형은 레이블이 달린 훈련 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 방식입니다. 입력 데이터와 그에 해당하는 정답 레이블을 이용하여 모델은 입력과 출력 사이의 관.. 2023. 8. 31. 인공지능 방법론 1. 인공지능의 원리 사람의 뇌구조(뉴런. neuron)를 컴퓨터로 구현한 것을 인공지능이라고 합니다. 이것은 사람의 뉴런을 그대로 모방해서 만든 것인데 이러한 초기의 퍼셉트론(Perceptron. 사람의 뉴런을 모방하여 컴퓨터 프로그램으로 만들어 놓은 것) 구조는 1957년 프랑크 로젠블리트가 고안한 알고리즘입니다. 퍼셉트론은 딥러닝의 기원이 되는 알고리즘으로 신경망의 기원이 됩니다. 2. 인공신경망의 표현방식 퍼셉트론이 모여서 인공신경망 ANN(Artificial Neural Network)을 만드는데 이 신경망은 인공지능에 가장 기본이 되는 신경망입니다. 인공신경망은 데이터 처리와 패턴 인식에 사용되는데 뉴런의 연결과 같은 방식으로 동작하여 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. 인공신경망은 기본 구성.. 2023. 8. 31. 이전 1 다음
