반응형 신경망3 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. 252. 제프리 힌튼의 업다운 알고리즘과 딥러닝의 혁신: 신경망 학습의 미래 https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/summary/ The Nobel Prize in Physics 2024The Nobel Prize in Physics 2024 was awarded jointly to John J. Hopfield and Geoffrey E. Hinton "for foundational discoveries and inventions that enable machine learning with artificial neural networks"www.nobelprize.org https://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/fastnc.pdf해당 논문: A Fast Learning Algorithm for Dee.. 2024. 10. 16. 196. 딥 러닝의 원리와 응용: 인공지능의 핵심 기술 딥 러닝의 원리와 응용: 인공지능의 핵심 기술을 파헤치다 01. 서론1) 딥 러닝이란 무엇인가?딥 러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI)의 한 분야로, 컴퓨터가 데이터를 통해 인간처럼 학습하고 판단할 수 있게 만드는 기술입니다. 딥 러닝은 머신 러닝의 하위 개념으로, 특히 인공신경망(Artificial Neural Network)을 기반으로 합니다. 이 신경망은 여러 층으로 구성된 네트워크를 통해 데이터를 분석하고 학습을 거듭하며 더욱 정교한 예측을 할 수 있게 됩니다.2) 딥 러닝의 발전과 인공지능에서의 중요성딥 러닝은 인공지능의 발전에 있어 중추적인 역할을 해왔습니다. 초기 인공지능 시스템은 사람이 직접 규칙을 설정해야 했지만, 딥 러닝의 등장으로 인해 컴퓨터가 스스로 데이터를 학습하고 패.. 2024. 8. 13. 이전 1 다음 반응형
