AI · LLM · 데이터 기술8 [IT-인공지능] 딥 러닝(Deep Learning, DL) 개념 및 주요 알고리즘 소개 목 차딥 러닝 (Deep Learning, DL) 개념딥 러닝(Deep Learning, DL) 등장 배경딥 러닝(Deep Learning, DL) 주요 알고리즘딥 러닝 (Deep Learning, DL) 실제 적용 사례 1. 딥 러닝 (Deep Learning, DL) 개념 및 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)과의 관계1.1 딥 러닝(Deep Learning) 개념사람의 개입이 필요하지 않은 능동적인 비지도 학습(Supervised learning)과 결합되어 컴퓨터가 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있는 인공지능 기술을 말합니다.본질적으로 딥 러닝(DL)은 인공 신경망(ANN, Artifical Neural Networks)에 기반한 일련의 기계 학습의 집합체로 컴퓨터에게 사람의 사고방식을 가르치는 .. 2023. 11. 19. [IT-인공지능] 기계학습(Machine Learning, ML) 개념 및 기본 알고리즘 목 차기계학습 (Machine Learning) 개념기계학습(Machine Learning) 분류기계학습(Machine Learning) 실제 적용 사례 1. 기계학습 (Machine Learning, ML) 개념 환경과의 상호작용에 기반한 경험적인 데이터로부터 스스로 성능을 향상하는 시스템을 연구하는 기술을 말합니다.본질적으로 머신 러닝은 명시적인 프로그래밍 없이도 컴퓨터가 학습하고 결정을 내릴 수 있게 하는 인공 지능(AI)의 하위 집합입니다. 미리 정의된 규칙에 의존하는 대신 머신 러닝 알고리즘은 데이터로 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 개선합니다. 이 적응과 진화의 능력이 머신 러닝을 전통적인 규칙 기반 프로그래밍과 구별하는 특징입니다. 2. 기계학습(Machine Learning, ML) 분.. 2023. 11. 19. 이전 1 2 다음
