머신러닝이란 (의미,유래,개발단계,현재 발전 상황,사례) [Machine Learning]
머신러닝은 컴퓨터가 스스로 학습하는 기술로, 입력 데이터를 분석하여 출력 데이터를 예측하거나 분류하는 작업을 수행합니다. 머신러닝의 핵심은 데이터 분석 기술에 있으며, 데이터에서 패턴을 찾아내고, 이를 기반으로 예측하거나 분류하는 모델을 만들어 내는 것입니다. 예를 들어, 이미지 인식 분야에서 머신러닝을 활용하면, 컴퓨터는 이미지 데이터를 입력받아서 이를 분석하고, 입력된 이미지에 대한 분류 작업을 수행합니다. 이러한 분류 작업을 위해서는, 먼저 대량의 이미지 데이터를 수집하고, 이 데이터를 통해 컴퓨터가 패턴을 학습하도록 해야 합니다. 예를 들어, 고양이 이미지와 개 이미지를 구분하는 작업을 할 때, 고양이와 개의 특징을 학습시키고, 이를 기반으로 컴퓨터가 고양이와 개를 분류할 수 있도록 하는 것입니다..
딥러닝이란 (의미,유래,개발단계,현재 발전 상황,사례) [Deep Learning]
딥러닝은 인공지능의 한 분야로, 인공신경망을 이용하여 복잡한 패턴 인식과 추론 작업을 수행하는 기술입니다. 딥러닝은 기계학습의 한 분야로, 기존의 머신러닝 기술들과 마찬가지로 데이터를 통해 학습을 하고, 이를 통해 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다. 하지만 딥러닝은 인공신경망의 층(layer)을 여러 겹 쌓아서 학습을 진행하므로, 더 복잡하고 추상적인 문제를 해결할 수 있습니다. 예를 들어, 이미지나 음성, 자연어와 같은 복잡한 데이터를 다룰 때 딥러닝이 많이 사용됩니다. 딥러닝은 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 이미지 인식, 음성인식, 자연어처리, 게임 AI, 로봇 제어 등에서 좋은 성능을 보입니다. 또한 딥러닝은 머신러닝 분야에서 가장 인기 있는 분야 중 하나이며, 머신러닝 기술의 발전에 큰 ..
