인공지능21 딥러닝이란 최근 몇 년 동안 인공지능(AI) 기술이 빠르게 발전하면서 그 중심에 있는 딥러닝(Deep Learning)은 많은 주목을 받고 있습니다. 딥러닝은 머신러닝(Machine Learning)의 한 분야로, 인간의 뇌에서 영감을 얻은 인공 신경망(Artificial Neural Networks)을 기반으로 작동합니다. 딥러닝은 방대한 양의 데이터를 학습하여 복잡한 문제를 해결하는 능력을 갖추고 있으며, 이미 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 이번 글에서는 딥러닝의 정의와 그 대표적인 사례들을 살펴보겠습니다.목 차1. 딥러닝의 정의2. 딥러닝의 사례 1. 딥러닝의 정의딥러닝은 다층 인공 신경망을 통해 데이터를 학습하고, 학습한 내용을 바탕으로 새로운 데이터를 처리하는 머신러닝 알고리즘 중 하나입니다. 여기.. 2024. 9. 24. 머신러닝의 학습과 추론 머신러닝(Machine Learning)은 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여, 그 학습된 정보를 바탕으로 새로운 데이터를 추론하는 과정을 통해 예측 및 결정을 내리는 기술입니다. 인공지능(AI)에서 핵심적인 역할을 하는 머신러닝의 두 가지 중요한 단계가 바로 학습과 추론입니다. 이 글에서는 머신러닝의 학습과 추론이 어떻게 정의되고 작동하는지, 그리고 실생활에서의 예를 통해 그 개념을 설명하고자 합니다.목 차1. 머신러닝의 학습과 추론의 정의2. 학습과 추론의 실례 1. 머신러닝의 학습과 추론의 정의1-1. 학습(Learning)머신러닝의 학습은 알고리즘이 데이터를 기반으로 패턴을 찾아내는 과정입니다. 학습은 머신러닝의 가장 핵심적인 단계로, 이 과정에서 모델은 주어진 데이터를 분석하고 규칙이나 특성을 추.. 2024. 9. 23. 머신러닝이란 인공지능(AI) 분야에서 가장 주목받고 있는 기술 중 하나인 머신러닝(Machine Learning)은 데이터에서 패턴을 학습하고 이를 바탕으로 예측이나 결정을 내리는 알고리즘을 말합니다. 머신러닝은 특히 정해진 규칙 없이도 스스로 학습할 수 있다는 점에서 기존의 규칙 기반 시스템과는 차별화됩니다. 오늘날 머신러닝은 다양한 산업과 일상에서 중요한 역할을 하며, 기술 발전의 중심에 자리 잡고 있습니다. 이번 글에서는 머신러닝의 정의와 몇 가지 대표적인 사례를 통해 이 기술이 무엇인지 알아보겠습니다.목 차1. 머신러닝의 정의2. 머신러닝의 사례 1. 머신러닝의 정의머신러닝은 데이터를 분석하고 그 데이터를 바탕으로 예측이나 결정을 내리기 위한 일련의 알고리즘과 모델을 개발하는 분야입니다. 머신러닝의 핵심은 '.. 2024. 9. 22. 규칙 기반 학습과 추론 인공지능(AI) 분야에서는 다양한 접근법을 통해 데이터를 분석하고 문제를 해결하는 기술들이 발전하고 있습니다. 그 중에서도 ‘규칙 기반 학습과 추론’은 초기 AI 연구에서 널리 사용된 방식으로, 명확한 규칙과 논리를 기반으로 데이터를 분석하고 결론을 도출하는 방법입니다. 오늘은 규칙 기반 학습과 추론의 정의와 예시를 통해 그 개념과 활용에 대해 살펴보겠습니다.목 차1. 규칙 기반 학습과 추론의 정의2. 규칙 기반 학습과 추론의 예제 1. 규칙 기반 학습과 추론의 정의규칙 기반 학습과 추론은 말 그대로 "규칙"을 통해 학습하고 추론하는 방식입니다. 이 접근법은 사람이 정의한 명시적 규칙과 논리를 이용해 데이터를 분석하고 처리하는 것이 특징입니다. 즉, 사전에 정의된 규칙들을 기반으로 문제를 해결하거나 예측.. 2024. 9. 21. 이전 1 2 3 4 5 6 다음
