신경망2 머신러닝과 딥러닝 – AI의 학습 과정과 알고리즘 발전 인공지능(AI)은 현대 사회에서 필수적인 기술로 자리 잡고 있으며, 특히 머신러닝과 딥러닝은 AI의 핵심을 이루는 요소이다. 이러한 기술들은 데이터를 학습하여 문제를 해결하는 방식으로 발전하고 있으며, 다양한 산업에서 혁신을 이끌고 있다. 머신러닝과 딥러닝의 개념을 이해하고, 이들의 차이점과 학습 과정, 알고리즘 발전을 살펴보도록 한다.머신러닝의 개념과 작동 원리머신러닝은 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터를 통해 패턴을 학습하는 기술이다. 사람이 직접 규칙을 정해주지 않아도 알고리즘이 데이터를 분석하여 최적의 결론을 도출하게 된다.머신러닝은 크게 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 나뉜다. 지도 학습은 정답이 있는 데이터를 학습하여 예측 모델을 구축하는 방식이며, 대표적인 알고리즘으로는 선형.. 2025. 3. 24. 머신러닝과 딥러닝 – AI의 학습 과정과 알고리즘 발전 인공지능(AI)이 빠르게 발전하면서 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)이 많은 주목을 받고 있습니다. 특히, AI 기술의 핵심 요소로 자리 잡으며 다양한 산업에서 혁신을 이끌고 있습니다. 그렇다면 머신러닝과 딥러닝은 어떻게 발전해 왔으며, 어떤 차이점이 있을까요? 이번 글에서 AI의 학습 과정과 알고리즘 발전에 대해 자세히 살펴보겠습니다.📌 머신러닝의 개념과 원리머신러닝(Machine Learning)은 기계가 데이터를 학습하여 패턴을 찾고, 이를 바탕으로 예측을 수행하는 기술입니다. 사람이 직접 프로그래밍하지 않아도 데이터에서 학습하여 스스로 개선되는 것이 특징입니다.머신러닝의 기본 구조는 다음과 같습니다.데이터 수집 – 학습에 필요한 데이터를 모읍니다.데이터.. 2025. 3. 20. 이전 1 다음
