강화학습2 딥 러닝의 이해와 응용 딥 러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI)과 머신 러닝(Machine Learning)의 한 분야로, 다층 신경망(Neural Network)을 활용하여 데이터를 학습하고 복잡한 패턴을 인식하는 기술입니다. 딥 러닝은 인간의 뇌 구조를 모방한 인공 신경망을 사용하며, 특히 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리(NLP) 등에서 높은 성능을 발휘합니다. 딥 러닝의 발전은 빅 데이터와 강력한 컴퓨팅 자원의 활용을 가능하게 했고, 이는 다양한 산업 분야에서 혁신적인 변화를 이끌어내고 있습니다.딥 러닝의 핵심은 다층 신경망을 통해 데이터의 복잡한 패턴을 학습하는 것입니다. 이를 통해 데이터의 특성과 관계를 자동으로 추출하고, 예측 모델을 생성할 수 있습니다. 이번 글에서는 딥 러닝의 기본 개념, 주요.. 2024. 8. 4. 머신 러닝의 이해와 응용 머신 러닝(Machine Learning)은 인공지능(AI)의 한 분야로, 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않아도 데이터를 학습하고 예측하거나 결정을 내릴 수 있도록 하는 기술입니다. 머신 러닝은 대량의 데이터를 분석하고 패턴을 인식하여 미래의 경향을 예측하는 데 중점을 둡니다. 이는 다양한 산업 분야에서 혁신적인 변화를 가져오고 있으며, 특히 의료, 금융, 마케팅, 제조업 등에서 활발히 활용되고 있습니다.머신 러닝의 핵심은 데이터를 기반으로 한 모델을 구축하는 것입니다. 이 모델은 주어진 데이터를 학습하고, 학습한 내용을 바탕으로 새로운 데이터에 대해 예측을 수행합니다. 이러한 과정은 수학적 알고리즘과 통계적 기법을 통해 이루어지며, 다양한 머신 러닝 알고리즘이 존재합니다. 이번 글에서는 머신 러닝의.. 2024. 8. 3. 이전 1 다음
