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.
