728x90 딥러닝11 딥 러닝 인공 지능의 미래 혁신 / 딥러닝 다시 보기 인공지능(AI)의 하위 분야인 딥러닝은 최근 몇 년 동안 급속도로 발전해 왔습니다. 방대한 양의 데이터에서 학습할 수 있는 딥러닝은 산업을 변화시키고 연구자들이 획기적인 발견을 할 수 있도록 지원합니다. 이 특수 AI 기술은 인간 두뇌의 학습 과정을 모방하도록 설계된 인공 신경망을 기반으로 합니다. 이 글에서는 딥러닝의 복잡성과 고유한 특성, 다양한 분야에 걸쳐 광범위하게 적용되는 딥러닝에 대해 자세히 살펴봅니다. 먼저 딥 러닝의 이해를 돕기 위해 간단한 예시를 들어보겠습니다. 예시: 고양이와 개를 구분하는 인공지능 데이터 수집: 먼저 고양이와 개의 사진을 모아 데이터셋을 구성합니다. 이 데이터셋은 모델에게 고양이와 개의 특성을 학습시키기 위해 사용됩니다. 전처리: 사진을 동일한 크기로 조정하고, 픽셀값.. 2023. 4. 22. 짧은 AI 상식: 머신러닝과 딥러닝 머신러닝과 딥러닝은 인공지능(AI)의 하위 분야입니다. 두 기술 모두 데이터를 사용하여 패턴을 찾고, 예측과 분류를 수행하는 데 사용되지만, 그 구현 방식과 원리에서 차이가 있습니다. 머신러닝 머신러닝은 알고리즘이 데이터를 통해 학습하고, 기존에 없던 패턴이나 관계를 찾아내는 기술입니다. 머신러닝은 여러 알고리즘과 기법을 사용하여, 지도학습(supervised learning), 비지도학습(unsupervised learning), 강화학습(reinforcement learning) 등의 분야로 나뉩니다. 특징을 추출하고 모델을 학습시키는 과정에서 사람이 직접 특징(feature)을 정의하거나, 알고리즘을 선택하는 경우가 많습니다. 일반적인 머신러닝 알고리즘으로는 선형 회귀(linear regressio.. 2023. 4. 20. 이전 1 2 다음
