반응형 학습 알고리즘1 딥러닝? 머신러닝? 같은 것 같지만 엄연히 다른 차이점을 파헤쳐보자. 딥러닝과 머신러닝의 정의, 차이점, 적용사례딥러닝과 머신러닝은 인공지능의 하위 분야로, 서로 밀접하게 연관되어 있으나 동작 방식과 적용 영역에서 차이가 있습니다. 두 개념 모두 데이터를 이용해 학습하고 예측하는 능력을 컴퓨터에 부여하는 기술이지만, 알고리즘과 데이터 처리 방식에서 상당한 차이를 보입니다. 이 글에서는 딥러닝과 머신러닝의 정의, 차이점, 그리고 각각의 적용 사례를 살펴봅니다.딥러닝과 머신러닝의 정의머신러닝(Machine Learning): 머신러닝은 컴퓨터 시스템이 데이터를 통해 패턴을 인식하고, 이를 바탕으로 미래의 데이터를 예측하거나 분류하는 알고리즘을 학습하는 기술입니다. 이는 명시적인 프로그래밍 없이도 데이터에서 학습할 수 있는 능력을 컴퓨터에 부여하며, 이를 통해 반복적인 작업을 .. 2024. 9. 4. 이전 1 다음 반응형
