분류 전체보기80 딥 러닝의 힘 인공 지능과 기계 학습의 영역에서 딥 러닝은 다양한 산업을 혁신하고 있는 변혁적인 기술로 등장하여 있습니다. 이 글은 딥 러닝의 이해, 응용 분야 및 우리의 세계에 미치는 영향에 대해 탐구합니다. 딥 러닝의 이해 딥 러닝은 다중 레이어의 신경망을 중점적으로 다루는 기계 학습의 하위 분야입니다. 인간 뇌의 신경 구조에서 영감을 받아 딥 러닝 알고리즘은 학습 패턴과 특징 추출을 시뮬레이션합니다. 이러한 네트워크의 깊이는 데이터로부터 복잡한 패턴을 자동으로 학습하여 놀라운 결과를 낳습니다. 신경망의 기본 딥 러닝의 핵심은 신경망입니다. 이러한 네트워크는 상호 연결된 노드 또는 뉴런의 레이어로 구성됩니다. 각 뉴런은 정보를 처리하고 다음 레이어로 전달합니다. 입력 레이어는 데이터를 받고, 은닉 레이어는 데이터를.. 2023. 9. 1. 머신 러닝 알고리즘 설명(Machine Learning Algorithms Explained) 머신 러닝은 현대 기술의 중요한 부분으로, 컴퓨터가 데이터에서 학습하고 지능적으로 판단하는 능력을 갖추게 하는 분야입니다. 이를 가능하게 하는 핵심 요소는 다양한 머신 러닝 알고리즘들입니다. 이 글에서는 머신 러닝의 기초를 이루는 중요한 머신 러닝 알고리즘 몇 가지를 소개하고, 각 알고리즘의 작동 원리와 활용 분야에 대해 알아보겠습니다. 1. 선형 회귀 분석 (Linear Regression Analysis) 1.1 개요 선형 회귀 분석은 종속 변수와 한 개 이상의 독립 변수 간의 관계를 설명하는 데 사용됩니다. 가장 간단한 형태로는 직선 형태의 모델을 만들어 데이터를 설명하며, 변수 간의 선형적인 관계를 찾습니다. 1.2 작동 원리 선형 회귀는 주어진 데이터를 가장 잘 설명하는 회귀선을 찾는 과정입니다.. 2023. 8. 31. 머신러닝 vs 딥러닝: 기초부터 알아보는 차이점과 활용 머신러닝과 딥러닝의 기초부터 차이점과 활용법까지 자세히 알아보세요. 두 기술의 정의, 특징, 주요 차이점 및 실제 활용 사례를 통해 AI의 미래를 엿봅니다. 1. 머신러닝과 딥러닝의 기초 이해 머신러닝과 딥러닝은 현대의 기술적 혁신 중에서 가장 주목받는 주제 중 하나입니다. 둘 다 인공지능(AI) 분야에서 중요한 역할을 하고 있지만, 그 기초와 원리에는 명확한 차이가 있습니다. 머신러닝은 데이터에서 패턴을 학습하고, 그 패턴을 기반으로 예측이나 분류를 수행하는 알고리즘의 집합입니다. 이는 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하는 과정으로 볼 수 있으며, 많은 양의 데이터와 알고리즘을 사용하여 예측 능력을 향상시킵니다. 반면 딥러닝은 뉴럴 네트워크를 기반으로 한 머신러닝의 한 분야입니다. 여러 계층의 뉴런으.. 2023. 8. 31. 인공지능 소개: AI의 기본과 그것이 우리 삶에 미치는 영향 일반적으로 AI로 알려진 인공 지능은 최근 몇 년 동안 다양한 산업 분야에 큰 파장을 일으키고 있는 혁신적인 기술입니다. 스마트폰을 지원하는 것부터 최첨단 연구를 추진하는 것까지 AI는 우리 삶의 필수적인 부분이 되었습니다. 이 글에서는 AI의 기본 개념과 그 응용, 그리고 AI가 우리 사회에 미치는 심오한 영향을 살펴보겠습니다. 인공지능의 이해 AI 정의 AI의 핵심은 인간 지능을 기계에서 시뮬레이션하는 것을 의미합니다. 여기에는 학습, 추론, 문제 해결 및 의사 결정과 같이 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템을 만드는 것이 포함됩니다. AI 유형 AI는 크게 두 가지 유형, 즉 좁은 AI 또는 약한 AI와 일반 또는 강한 AI로 분류할 수 있습니다. Narrow AI.. 2023. 8. 30. 이전 1 ··· 17 18 19 20 다음
