오블완14 AI 모델 구현의 기초 <머신러닝과 딥러닝> 쉽게 이해하기 AI 기술이 다양한 산업에서 활용되면서, 머신러닝과 딥러닝은 데이터 분석과 모델 구축의 기본 개념으로 자리 잡았습니다. 아래 그림은 인공지능(Artificial Intelligence), 머신러닝(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning)이라는 세 가지 용어를 보여주고 있는데, 이 중 인공지능은 가장 넓은 개념으로, 인간의 지적 능력을 컴퓨터로 구현하는 기술을 뜻합니다.그 안에 속하는 머신러닝과 딥러닝은 학습과 성능 개선을 가능하게 하는 핵심 기술로, 실제 AI 모델을 구현하고 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 담당합니다.이번 포스팅에서는 머신러닝과 딥러닝이 무엇인지, 각각의 특징과 실무 활용 방법을 알아보겠습니다.1. 머신러닝(Machine Learning)의 개념과 특징머신러.. 2024. 11. 8. 인공지능 학습 유형의 이해<지도학습, 비지도학습, 강화학습> 인공지능(AI)의 핵심은 데이터를 기반으로 한 학습입니다. AI가 스스로 문제를 해결하고 더 나은 결정을 내리기 위해서는 학습 과정이 필수적인데요, 이 학습 방법은 크게 지도학습, 비지도학습, 그리고 강화학습으로 나눌 수 있습니다.지도학습(Supervised Learning)지도학습은 이미 정답이 있는 데이터를 통해 모델을 학습시키는 방식입니다. 주로 분류와 회귀 문제에 많이 사용됩니다. 예를 들어, 이메일을 '스팸'과 '정상'으로 분류하거나, 주식 가격을 예측할 때 지도학습을 활용할 수 있습니다. 지도학습의 장점은 학습 데이터에 정답이 포함되어 있어 정확도가 높은 예측 모델을 만들 수 있다는 점입니다.비지도학습(Unsupervised Learning)비지도학습은 정답이 없는 데이터를 가지고 패턴을 발견.. 2024. 11. 7. 이전 1 2 다음 반응형
