머신러닝과딥러닝2 머신러닝과 딥러닝에서 인간 개입의 차이 머신러닝과 딥러닝에서 인간 개입의 차이머신러닝과 딥러닝은 인공지능의 하위 분야로, 데이터를 이용해 패턴을 학습하고 예측하는 데 중점을 둡니다. 그러나 두 개념은 서로 다르며, 학습 방식과 구조에서 차이가 있습니다. 1. 머신러닝 (Machine Learning) 머신러닝은 데이터로부터 규칙을 학습하고, 이를 바탕으로 예측하거나 분류하는 기술입니다. 사람이 특징을 정의하고, 그 특징들을 모델에 입력하여 학습합니다. 일반적으로 선형 회귀, 의사결정나무, 서포트 벡터 머신(SVM) 등의 알고리즘을 사용합니다. 특징 공학(Feature Engineering)머신러닝에서 중요한 부분은 데이터를 사람이 분석하여 특징(Features)을 정의하고, 그 특징을 모델에 적용해 학습하는 것입니다. 이 과정은 사람의 전문 .. 2024. 10. 22. 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI)의 하위 분야로, 컴퓨터가 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측하거나 결정을 내릴 수 있게 하는 기술입니다. 두 용어는 종종 혼용되지만, 머신러닝과 딥러닝은 서로 다른 접근 방식을 취하고 있습니다.머신러닝 (Machine Learning)머신러닝은 데이터를 분석하여 규칙과 패턴을 학습하는 알고리즘을 의미합니다. 머신러닝은 명시적인 프로그램 없이도 컴퓨터가 데이터를 바탕으로 학습하고, 주어진 입력에 대해 적절한 출력을 예측하는 능력을 키웁니다. 머신러닝은 크게 세 가지로 분류할 수 있습니다:지도학습(Supervised Learning): .. 2024. 10. 20. 이전 1 다음
