전체 글44 머신러닝과 딥러닝의 차이점: 쉽게 이해하는 AI 학습 방식 인공지능(AI)을 공부하다 보면 자주 마주치는 용어가 있습니다. 바로 '머신러닝'과 '딥러닝'입니다. 이 두 용어는 때로는 혼용되어 사용되기도 하고, 차이점을 정확히 이해하기 어려울 수 있습니다. 이 글에서는 머신러닝과 딥러닝의 개념과 차이점을 쉽게 설명하고, 각각의 특징과 활용 사례를 살펴보겠습니다.1. 머신러닝과 딥러닝의 관계AI, 머신러닝, 딥러닝의 포함 관계인공지능(AI): 가장 큰 개념머신러닝: AI의 한 분야딥러닝: 머신러닝의 한 방법론이들의 관계는 마트료시카 인형처럼 포함 관계를 가집니다. 딥러닝은 머신러닝의 한 종류이고, 머신러닝은 인공지능의 한 분야입니다.2. 머신러닝의 이해머신러닝의 정의머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고, 그 학습을 바탕으로 새로운 데이터에 대해 예측이나 판단을.. 2025. 3. 23. 인공지능의 기초: 초보자를 위한 AI 핵심 개념 가이드 스마트폰에서 얼굴을 인식하고, 음성 비서와 대화하며, 온라인 쇼핑에서 상품을 추천받는 등 우리의 일상 곳곳에서 인공지능(AI)을 만나고 있습니다. 하지만 정작 인공지능이 무엇이고, 어떻게 작동하는지 이해하기는 쉽지 않습니다. 이 글에서는 인공지능의 기본 개념부터 핵심 원리까지 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명하겠습니다.1. 인공지능이란 무엇인가?인공지능은 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해 능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술입니다. 쉽게 말해, 기계가 인간처럼 생각하고 학습하여 문제를 해결하는 방법을 의미합니다.인공지능의 발전 역사1950년대: 튜링 테스트 제안, 인공지능이라는 용어의 탄생1960-70년대: 전문가 시스템의 발전1980-90년대: 신경망 이론과 기계학습의 발.. 2025. 3. 23. 이전 1 ··· 5 6 7 8 다음