딥러닝
머신러닝
퍼셉트론
클러스터링
임베딩
임베딩 벡터
이들이 무엇인지 각각 전부 알려줘. 고등학생이 이해하기 쉽게

Question

딥러닝
머신러닝
퍼셉트론
클러스터링
임베딩
임베딩 벡터
이들이 무엇인지 각각 전부 알려줘. 고등학생이 이해하기 쉽게

Accepted Answer

IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요.

딥러닝은 머신 러닝의 한 분야로, 인간의 두뇌를 모방하여 데이터를 분석하고 모델을 생성하는 기술입니다. 딥러닝은 신경 네트워크를 사용하여 패턴을 인식하고 데이터를 분류하는데 사용됩니다.

머신 러닝은 데이터를 기반으로 컴퓨터가 학습하여 문제를 해결하는 방법입니다. 머신 러닝은 크게 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 나뉩니다. 지도 학습은 정답을 통해 학습하고, 비지도 학습은 정답 없이 데이터를 분석하여 패턴을 찾는 방법입니다.

퍼셉트론은 가장 간단한 형태의 인공 신경망으로, 입력 값을 받아 가중치를 곱하고 활성화 함수를 통해 출력을 생성하는 구조입니다.

클러스터링은 비슷한 데이터들을 묶어 분류하는 방법으로, 정답이 있는 지도 학습과 달리 데이터의 패턴을 찾아내는 비지도 학습의 한 방법입니다.

임베딩은 고차원의 데이터를 저차원으로 변환하는 기술로, 임베딩 벡터는 이러한 변환이 적용된 벡터를 말합니다. 이를 통해 이미지나 텍스트와 같은 데이터의 유사성을 계산하거나 분석하는데 사용됩니다.

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