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딥러닝과 머신러닝에 대해 알려줘
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요. 딥러닝과 머신러닝은 인공지능의 중요한 분야 중 하나에요. 물론 두 개념은 서로 연관이 있지만 조금씩 차이가 있어요. 머신러닝은 데이터를 이용해서 시스템을 학습시키는 방법이에요. 트레이닝 세트를 활용하여 알고리즘을 훈련시키고, 규칙들을 학습하며 효율적으로 조정해나가요. 이때 패턴을 인식하고 데이터를 분류하는 알고리즘을 사용하죠. 한편, 딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 데이터 수집과 데이터 분석을 통해 인간 두뇌를 모델링하는 데 초점을 맞추고 있어요. 딥러닝 시스템은 다양한 유형의 데이터를 분석하기 위한 신경 네트워크를 생성하고, 외부 세계에서 받아들인 정보를 처리하려고 해요. 따라서, 머신러닝은 주로 데이터 분류와 패턴 인식에 중점을 두는 반면에, 딥러닝은 보다 복잡한 데이터를 처리하고 이해하는 데 주로 사용되는 기술이에요.
열심히 읽고 답변했어요!하트얼굴
개발

'딥 러닝'은 어떻게 작동할까? 딥러닝에 대한 모든 것.

8분
딥러닝이 머신 러닝의 부분 집합이냐고 물으신다면, '그렇다'라고 대답할 수 있습니다. 머신러닝의 한 분야이자, 인공지능의 하위 분야인 딥러닝은 데이터 수집과 데이터 분석의 맥락 안에서 인간의 두뇌를 본떠서 모델링 하는 데 초점을 맞추고 있습니다.​딥러닝 기술이 작동하는
'딥 러닝'은 어떻게 작동할까? 딥러닝에 대한 모든 것.
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개발

AI가 평범한 알고리즘과 다른 점

9분
최근 너무나 발전된 성능을 보여주고 있는 인공지능 대부분이 딥러닝 방식을 차용하고 있기 때문에 ‘인공지능=딥러닝’이라는 잘못된 인식을 만들고 있기도 합니다. 그리고 인공지능과 마찬가지로 머신러닝, 딥러닝 역시도 알고리즘이라는 단어가 뒤에 붙
AI가 평범한 알고리즘과 다른 점
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AI

AI 공부할 때 참고하면 좋은 내용들

10분
저도 한번 간단하게 정리해 보았습니다. 딥러닝/머신러닝을 처음 공부할 때딥러닝이나 머신러닝을 처음 공부할 때는 영상이 있는 강의로 시작하는 것이 좋습니다. 책이나 튜토리얼 정도로만 배우는 것은 쉽지 않기 때문입니다. 그래서 영상이
AI 공부할 때 참고하면 좋은 내용들
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