물어봐
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딥러닝
퍼셉트론
머신러닝
임베딩
임베딩 벡터
클러스터링이 무엇인지 각각 알려줘
고등학생이 이해하기 쉽게
서로 비교하는 내용이 들어가도 좋아
공통점, 차이점, 예시가 꼭 들어가면 좋겠어
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요.
딥러닝은 기계 학습의 하위 분야로, 데이터 수집과 분석을 통해 인간의 두뇌를 모방하여 모델을 만드는 기술입니다. 퍼셉트론은 인공 신경망의 한 종류로, 입력 신호를 받아 가중치를 곱하고 활성화 함수를 거쳐 출력을 내는 구조를 가지고 있습니다. 이를 통해 패턴 인식과 분류를 수행합니다.
머신러닝은 데이터로부터 학습하고 패턴을 인식하여 결정을 내리는 알고리즘의 집합을 의미하며, 딥러닝은 머신러닝의 한 분야입니다. 임베딩은 고차원 데이터를 저차원 공간에 매핑하는 기술을 말하며, 메트릭 공간에서 각도 그리고 거리와 같은 유사성을 측정할 수 있습니다.
임베딩 벡터는 딥러닝의 비선형 매핑을 통해 도출되는데, 이는 이미지와 텍스트를 매핑하여 유사성을 효율적으로 계산할 수 있도록 합니다. 클러스터링은 유사한 데이터 포인트들을 그룹화하는 작업을 말하며, 이는 임베딩과 관련이 있을 수 있습니다. 예를 들어, 임베딩 벡터를 사용하여 클러스터의 경계를 찾거나 데이터를 분류하는 데 활용할 수 있습니다.
