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딥러닝 장단점 알려줘
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요. 딥러닝은 머신 러닝의 한 분야이자, 인공지능의 하위 분야입니다. 이 기술의 장점은 일반적으로 패턴을 인식하고, 데이터를 모으고 분류하기 위해 설계된 알고리즘의 집합이라는 것입니다. 또한, 딥러닝 시스템은 이미지, 사운드, 텍스트와 같은 다양한 유형의 데이터를 분석하기 위해 신경 네트워크를 생성하는 것입니다. 이러한 환경 내에서, 신경 네트워크는 다양한 층의 수학적 처리 과정을 활용해서 외부 세계에서 받아들인 정보를 이해하려고 합니다. 디렉터님, 딥러닝의 단점은 여전히 많은 데이터를 처리하지 못하는 한계와 규칙 기반이라는 한계가 있습니다. 그러나 장점으로는 비교적 간단한 알고리즘에 속하며 속도 또한 빠르고, 작은 훈련셋으로도 잘 예측한다는 점을 들 수 있습니다.
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

확실히 알아두면 만사가 편해지는 머신러닝 10가지 알고리즘

12분
인기
최근에는 딥러닝 같은 대안이 있어서 나이브 베이즈 모델을 쓰고자 하는 상황이 많지는 않습니다만, 그래도 스팸 메일 필터처럼 자연어 처리가 목적일 때는 여전히 나이브 베이즈 모델이 좋은 선택이 될 수 있습니다(딥러닝이 자연어 처리에 더 탁월한 모습을 보여주지만, 딥러닝보
확실히 알아두면 만사가 편해지는 머신러닝 10가지 알고리즘
골든래빗
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AI

AI 전성시대, CPU 아닌 GPU가 주목받는 이유

14분
하지만 규칙 기반이라는 한계, 여전히 많은 데이터를 처리하지 못하는 컴퓨팅의 한계로 다시 겨울을 맞이하게 되었습니다. 그리고 2010년대 알파고(AhphaGo)라는 인공지능 바둑 프로그램과 2023년 현재 ChatGPT 등으로 세 번째 AI 전성기가 열리게 됩
AI 전성시대, CPU 아닌 GPU가 주목받는 이유
조규남
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