딥러닝과 머신러닝: 그 차이점, 필요성, 그리고 활용 분야
딥러닝과 머신러닝: 그 차이점, 필요성, 그리고 활용 분야 딥러닝과 머신러닝의 정의 머신러닝은 컴퓨터가 학습 데이터를 바탕으로 학습하고, 그 학습 결과를 바탕으로 예측이나 분류 등의 작업을 수행하게 하는 알고리즘의 집합입니다. 딥러닝은 머신러닝의 하위 분야로, 여러 계층의 신경망(neural network)을 통해 복잡한 문제를 해결하려는 방법론입니다. 'Deep'이라는 단어는 여기서 신경망의 '깊이'를 의미하며, 이 깊이가 문제 해결능력에 중요한 역할을 합니다. 딥러닝과 머신러닝의 필요성 머신러닝은 데이터에서 유용한 정보를 추출하고, 이를 바탕으로 예측 모델을 만드는 데 필수적입니다. 이는 비즈니스의 의사결정, 과학적 연구, 서비스 개발 등 다양한 분야에서 활용되며, 이러한 영역에서 많은 가치를 창출하..
2023. 6. 24.
머신러닝 이해하기: 뜻, 필요성, 그리고 활용 가능한 분야
머신러닝 이해하기: 뜻, 필요성, 그리고 활용 가능한 분야 머신러닝의 의미 머신러닝은 현대의 컴퓨터 과학과 인공지능 분야에서 가장 중요한 개념 중 하나입니다. 이는 컴퓨터에게 학습 능력을 부여함으로써, 프로그램이 데이터를 통해 학습하고, 그 학습 결과를 통해 예측, 추천, 결정 등을 수행하는 과정을 말합니다. 예를 들어, 우리가 사용하는 이메일 스팸 필터링, 음성 인식 시스템(예: Siri, Google Assistant), 추천 시스템(예: Netflix, Amazon), 그리고 검색 엔진(예: Google, Bing) 등이 머신러닝의 활용 사례입니다. 머신러닝의 필요성 데이터의 폭발적인 증가와 복잡성이 높아짐에 따라, 머신러닝은 이런 데이터를 효율적으로 분석하고 이해하는데 중요한 도구로 자리 잡았습니..
2023. 6. 24.
