반응형 머신러닝11 424. 전통적 프로그래밍 vs 머신러닝: 문제 해결 방식의 차이 전통적 프로그래밍 vs 머신러닝: 문제 해결 방식의 차이 서론: "문제를 해결한다"는 것의 의미가 바뀌고 있다컴퓨터에게 무언가를 시키려면 어떻게 해야 할까요? 과거에는 사람이 문제를 분석하고 규칙을 직접 정한 뒤, 그 규칙을 코드로 작성해야 했습니다. 이것이 바로 전통적인 프로그래밍 방식입니다. 그러나 최근 몇 년 사이, 우리는 전혀 다른 방식의 문제 해결 접근법을 받아들이기 시작했습니다. 바로 머신러닝입니다. 전통적 프로그래밍은 사람이 모든 규칙을 정하는 방식이라면, 머신러닝은 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 규칙을 '학습'하게 하는 방식입니다. 특히 빅데이터와 컴퓨팅 파워가 발전하면서, 복잡하고 예외가 많은 문제에 대해 머신러닝 기반의 접근이 더욱 주목받고 있습니다. 이 글에서는 이 두 접근 방식이 어.. 2025. 4. 13. 416. 인공지능 vs 머신러닝 vs 딥러닝: 차이는 무엇이고 어떻게 관련될까? 인공지능 vs 머신러닝 vs 딥러닝: 차이는 무엇이고 어떻게 관련될까? 서론: 용어 혼동을 넘어서기 위한 첫걸음'인공지능(AI)', '머신러닝(ML)', '딥러닝(DL)'이라는 용어는 오늘날 기술 관련 기사나 기업 발표에서 흔히 등장합니다. 그러나 이 세 용어가 서로 혼용되는 경우가 많아, 일반 독자뿐만 아니라 비즈니스 의사결정자들에게도 혼란을 초래하고 있습니다. 특히 기업이 AI 전략을 수립하거나 기술 도입을 고려할 때, 각 기술의 역할과 범위를 정확히 이해하는 것이 중요합니다. 본 글에서는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 정의와 차이를 명확히 구분하고, 이들 간의 상호 관계를 살펴봅니다. 또한 각 기술이 실제로 어떻게 적용되고 있는지를 통해 독자가 실질적인 인사이트를 얻을 수 있도록 돕고자 합니다. 1.. 2025. 4. 4. 394. AI 증류 기술과 DeepSeek: AI 모델 경쟁 심화와 개발자 기회 확대 AI 증류 기술과 DeepSeek: AI 모델 경쟁 심화와 개발자 기회 확대 서론최근 AI 업계에서 가장 큰 화두 중 하나는 AI 증류 기술(Knowledge Distillation)입니다. 이 기술은 대형 AI 모델에서 지식을 추출하여 더 작고 효율적인 모델을 만드는 방법을 의미하며, Geoffrey Hinton 교수가 2015년에 처음 제안한 개념입니다. 최근 중국 스타트업 DeepSeek이 이 기술을 활용하여 단기간에 OpenAI의 고성능 AI 모델과 경쟁할 수 있는 모델을 개발하면서, AI 업계는 큰 충격을 받았습니다. DeepSeek의 등장은 AI 모델의 경쟁 구도를 바꾸고 있으며, Sam Altman을 비롯한 AI 업계 거물들도 새로운 대응 전략을 모색하고 있습니다. 본 글에서는 AI 증류 기.. 2025. 3. 6. 352. 딥시크(DeepSeek): 중국 AI의 도전과 글로벌 시장의 반응 딥시크(DeepSeek): 중국 AI의 도전과 글로벌 시장의 반응 01. 서론최근 중국의 인공지능(AI) 기업들이 글로벌 AI 시장에서 두각을 나타내고 있으며, 그 중심에 딥시크(DeepSeek)가 있습니다. 딥시크는 비교적 저렴한 비용과 효율적인 성능을 앞세워 ChatGPT를 비롯한 서구권 AI 모델과 경쟁하고 있습니다.특히, 오픈AI의 최대 주주인 마이크로소프트(MS)도 딥시크의 영향력을 인지하며 시장 반응을 주시하고 있으며, 글로벌 AI 경쟁이 더욱 치열해질 것으로 보입니다. 이번 글에서는 딥시크의 기술적 특성과 시장 반응, 그리고 향후 전망에 대해 살펴보겠습니다. 02. 딥시크란 무엇인가?배경 설명딥시크는 중국의 AI 스타트업으로, 자연어 처리 및 대규모 언어 모델(LLM) 개발을 전문으로 합니다.. 2025. 2. 4. 이전 1 2 3 다음 반응형
