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딥러닝, 머신러닝, 퍼셉트론, 클러스터링, 임베딩, 임베딩 벡터가 뭐야? 고등학생이 이해하기 쉽게 설명해줘
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요. 딥러닝은 머신러닝의 한 분야이며, 인공지능의 하위 분야입니다. 데이터를 수집하고 분석하여 모델을 구축하는데 초점을 두고 있어요. 간단히 말하면, 인간의 두뇌를 모델로 삼아 데이터를 처리하고 이해하는 기술이라고 할 수 있어요.​다른 말로 하면, 딥러닝은 인공 신경망을 사용해 데이터를 학습하고 패턴을 인식하여 분류하는 방법이에요. 심층 신경 네트워크(DNN)를 사용해서 이미지, 사운드, 텍스트와 같은 다양한 데이터를 분석하기도 합니다.​딥러닝 시스템은 수많은 데이터를 활용하여 자체적으로 학습하고, 주어진 환경에서 정보를 이해하려고 노력하죠. 딥러닝은 머신러닝의 한 분야이며, 데이터를 수집하고 분석하여 모델을 구축하는데 초점을 두는 인공지능 기술입니다.
열심히 읽고 답변했어요!하트얼굴
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[쉽게 배우는 AI] 10. 비지도 학습의 군집화

2분
[쉽게 배우는 AI] 10. 비지도 학습의 군집화 오늘은 머신러닝의 비지도 학습 방법 중 군집화에 대해 알아보겠습니다. 먼저 군집화란 그룹이라는 일종의 카테고리(군집)를 만들고, 이후 데이터 값을 보고 특정 군집으로 결정짓는 것(군집화)을 말합니다. 보통 여
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[쉽게 배우는 AI] 7. 머신러닝의 분류

2분
[쉽게 배우는 AI] 7. 머신러닝의 분류 머신러닝은 다양한 분류 체계를 가지고 있는데요. 개발자는 이러한 머신러닝 시스템의 분류 체계를 이해하고, 적절한 방식을 선정하는 것이 중요합니다. 오늘은 머신러닝을 분류하는 방법을 살펴보겠습니다. 머신러닝 분류엔 크게 3가지
[쉽게 배우는 AI] 7. 머신러닝의 분류
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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
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