딥러닝 vs. 머신러닝: AI 기술의 핵심 이해하기
머신러닝(Machine Learning)은 인공지능(AI)의 하위 분야로, 컴퓨터가 데이터를 분석하고 학습하여 경험을 통해 성능을 향상하는 기술입니다. 머신러닝의 핵심 아이디어는 데이터에서 패턴을 찾고, 이를 기반으로 예측이나 결정을 내리는 것입니다. 머신러닝 알고리즘은 주어진 데이터로부터 학습하며, 이 과정에서 모델의 정확도를 점진적으로 개선합니다. 대표적인 머신러닝 기법으로는 선형 회귀, 결정 트리, 서포트 벡터 머신(SVM), k-최근접 이웃(k-NN) 등이 있으며, 이들은 각각 특정 문제에 적합한 다양한 방법을 제공합니다.머신러닝은 크게 세 가지 주요 유형으로 분류됩니다: 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습입니다. 지도 학습은 레이블이 있는 데이터를 사용하여 모델을 학습시키며, 주어진 입력에 대..
2024. 8. 18.
