sangwki1 님의 블로그

1. 머신러닝의 개념과 중요성머신러닝(Machine Learning)은 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 스스로 결정을 내리는 인공지능(AI) 기술의 한 분야입니다. 전통적인 프로그래밍 방식과 달리, 머신러닝은 명시적인 명령을 필요로 하지 않고 데이터에서 패턴을 찾아 예측 모델을 구축합니다. 이는 자동화된 의사 결정 시스템, 예측 분석, 이미지 인식, 자연어 처리(NLP) 등의 다양한 산업에서 활용되고 있습니다.머신러닝 알고리즘은 크게 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning) 세 가지로 나뉩니다. 각각의 학습 방식은 목적과 사용 사례가 다르며, 다양한 알고리즘이 존재합니다.2. 머신러닝 ..

1. 딥러닝의 개요딥러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI)의 한 분야로, 인간의 뇌 신경망을 모방한 다층 신경망(Deep Neural Network, DNN)을 이용하여 방대한 데이터를 학습하는 기술입니다. 기존의 기계 학습과 달리, 딥러닝은 대량의 데이터를 자동으로 분석하고 패턴을 학습하여 높은 수준의 추론과 예측을 수행할 수 있습니다. 특히, 이미지 인식, 자연어 처리(NLP), 음성 인식, 자율 주행, 의료 진단 등의 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 발휘하고 있습니다.딥러닝과 신경망의 핵심 개념퍼셉트론(Perceptron): 인공 신경망의 가장 기초적인 단위로, 단순한 이진 분류를 수행하는 모델다층 신경망(MLP, Multi-Layer Perceptron): 여러 개의 퍼셉트론을 층(lay..

1. 인공지능의 발전과 주요 기술인공지능(AI)은 최근 몇 년간 눈부신 발전을 이루며 다양한 산업과 직업 시장에 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 특히 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전 등의 핵심 기술이 발전함에 따라, AI는 단순한 자동화 도구를 넘어 인간이 수행하던 복잡하고 창의적인 업무까지도 가능하게 만들고 있습니다.과거에는 AI가 단순한 계산 및 반복적인 작업을 수행하는 데 그쳤다면, 현재는 자율주행차, 음성 비서, 의료 진단 시스템 등 인간의 사고 능력을 모방하고 스스로 학습하는 수준으로 발전했습니다. 예를 들어, 테슬라의 자율주행 시스템은 수백만 개의 주행 데이터를 실시간으로 분석하여 도로 환경을 인식하고, 구글 딥마인드의 알파고는 방대한 기보 데이터를 학습해 인간 프로..