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딥러닝2

머신러닝과 딥러닝의 차이점과 활용 분야 머신러닝과 딥러닝의 정의머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)은 모두 인공지능(AI)의 하위 분야로, 데이터를 학습하여 예측하거나 의사결정을 내리는 데 사용됩니다. 하지만 두 기술은 원리와 접근 방식에서 차이가 있습니다.머신러닝머신러닝은 데이터에서 패턴을 학습하고 이를 바탕으로 예측을 수행하는 알고리즘을 개발하는 기술입니다. 머신러닝 모델은 입력 데이터와 목표 출력(레이블)을 바탕으로 학습되며, 사람이 설계한 특징(feature)을 바탕으로 작동합니다.딥러닝딥러닝은 머신러닝의 하위 분야로, 인공 신경망(Artificial Neural Networks)을 기반으로 작동합니다. 딥러닝은 데이터의 특징(feature)을 스스로 학습하며, 복잡한 비정형 데이터(이미지, 음성.. 2024. 11. 25.
인공지능의 현재와 미래: AI 기술의 모든 것 인공지능(AI)의 정의와 기초인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 인간의 학습, 추론, 문제 해결 능력을 모방하는 기술로, 기계가 사람처럼 사고하고 행동하도록 만드는 것을 목표로 합니다. AI는 크게 머신러닝, 딥러닝, 그리고 자연어 처리와 같은 하위 분야로 나뉩니다.머신러닝: 데이터를 기반으로 학습하고 패턴을 찾는 알고리즘.딥러닝: 신경망을 이용해 복잡한 문제를 해결하는 머신러닝의 한 분야.자연어 처리: 인간의 언어를 이해하고 생성하는 기술.현재 AI 기술의 활용 사례오늘날 AI는 다양한 산업에서 활용되며, 우리의 삶과 비즈니스를 혁신하고 있습니다. 다음은 주요 활용 사례입니다.1. 의료 분야AI는 질병 진단, 신약 개발, 환자 모니터링 등에 활용됩니다. 예를 들어, IBM W.. 2024. 11. 22.
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