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머신러닝과 딥러닝중 뭐가 더 좋을까
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요. 딥러닝과 머신러닝은 각각의 장단점을 가지고 있어서 어떤 것이 더 좋다고 일반화하기는 어렵습니다. 머신러닝은 다양한 알고리즘과 기술을 활용하여 데이터를 분석하고 모델을 구축하는 데에 사용됩니다. 반면에 딥러닝은 복잡한 데이터와 패턴을 이해하는 데에 뛰어난 성능을 보이며, 특히 이미지나 음성 등의 데이터를 처리하는데 효과적입니다. 딥러닝은 데이터의 특징을 스스로 학습해 모델을 구축하기 때문에 일반적으로 더 복잡한 문제에 적합하며 더 높은 성능을 보일 수 있습니다. 그러나 머신러닝은 데이터 양과 품질에 따라 다양한 알고리즘을 적용할 수 있어 다양한 문제에 유연하게 대처할 수 있습니다. 따라서 어떤 것이 더 좋다고 일반화하기보다는 사용하고자 하는 문제의 복잡성과 데이터의 특성에 따라 딥러닝과 머신러닝을 유연하게 선택하여 활용하는 것이 중요합니다.
열심히 읽고 답변했어요!하트얼굴
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'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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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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[쉽게 배우는 AI] 13. 강화학습이란?

2분
스스로 훈련을 통해 더 좋은 선택을 배우는 강화학습은 어찌 보면 인간의 통찰력과도 닮아있다고 볼 수 있습니다. [쉽게 배우는 AI] 시리즈 보러 가기1. 머신러닝이란?2. 머신러닝 모델이란?3. 데이터 산업과 직업4. 표와 데이터 셋5. 독립변수와 종속변수란?
[쉽게 배우는 AI] 13. 강화학습이란?
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