MACHINE LEARNING2 머신러닝, 딥러닝, 신경망의 차이점 머신러닝과 딥러닝, 신경망 이 세가지 모두 인공지능의 하위 분야입니다 다시말해 신경망은 머신러닝의 하위 분야이고 딥러닝은 신경망의 하위 분야입니다. 딥러닝과 머신 러닝의 차이점은 각 알고리즘의 학습방법에 달려있습니다. "딥"러닝은 레이블링된 데이터 세트를 활용하여 자체 알고리즘 결정이 가능하며 서로간에 다른 데이터 카테고리를 구분하는 특성세트를 자동으로 판별 할 수 있습니다. 때문에 인간의 개입이 없이 대규모 데이터 세트를 활용 가능합니다. 딥이 아닌 머신러닝은 학습을 위해 인간의 개입이 필요합니다. 입력데이터 사이의 차이점을 파악하기 위해 특성 세트를 판별해야 하며, 이를 위해서는 학습을 위한 정형 데이터가 많이 필요합니다. 신경망 또는 인공 신경망은 하나의 입력 계층, 하나 이상의 은닉 계층 및 하나.. 2023. 11. 3. 머신러닝이란? 먼저 머신러닝이란 인간이 학습을 통해 정확도를 점진적으로 개선하는 방식을 모방하기 위한 데이터와 알고리즘의 사용에 초점을 맞춘 대표사진 삭제 사진 설명을 입력하세요. 인공지능 (AI) 및 컴퓨터 사이언스의 한 분야 이다. 1) 데이터 사이언스 분야의 중요한 구성요소로서 통계적 방법을 사용해 알고리즘이 데이터를 분류, 예측한다. 이러한 인사이트를 통해 다양한 비즈니스 내의 의사 결정을 가속화 하고 현재 빅데이터 분야가 확장 및 성장함에 따라 데이터 사이언티스트에 대한 수요가 증가할 것으로 보인다. 또한 머신러닝 알고리즘 개발을 위해 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 프레임워크를 이용하여 개발을 가속화 할 수 있다. 또한 딥 러닝과 머신 러닝이 같은 의미로 사용되는 경향이 있다 머신 러닝, 딥 러.. 2023. 11. 1. 이전 1 다음 728x90
