반응형 머신러닝 활용2 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. 머신러닝의 원리와 실제 적용 사례 머신러닝의 정의와 기본 원리머신러닝(Machine Learning)은 데이터를 분석하고 학습하여 특정 작업을 자동화하고 예측하는 기술입니다. 머신러닝은 데이터에서 패턴을 찾아내고, 이를 바탕으로 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다.1. 머신러닝의 주요 구성 요소데이터: 머신러닝 모델을 학습시키기 위해 필요한 입력값.모델: 데이터를 처리하고 학습하는 알고리즘.학습: 데이터를 분석하여 모델을 최적화하는 과정.평가: 학습된 모델의 성능을 검증하는 단계.2. 머신러닝의 주요 학습 방식지도 학습: 입력 데이터와 정답이 함께 제공되어 모델이 이를 학습합니다.비지도 학습: 정답이 없는 데이터를 분석하여 패턴을 발견합니다.강화 학습: 환경과의 상호작용을 통해 최적의 행동을 학습합니다.머신러닝의 실제 적용 사례머신러.. 2024. 11. 24. 이전 1 다음 반응형
