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머신러닝과 딥러닝의 개념 및 장단점
머신러닝과 딥러닝은 인공지능(AI) 분야의 두 가지 핵심 기술로 데이터에서 복잡한 패턴을 학습하고 예측, 분류, 의사결정 등의 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 이 두 기술은 서로 밀접하게 연관돼 있어 딥러닝은 머신러닝의 한 분야로 볼 수 있습니다. 머신러닝과 딥러닝의 기본 개념 머신러닝은 딥러닝의 개념입니다. 머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하고 개선하는 알고리즘의 집합을 말합니다. 이 과정에서 프로그래머는 직접적인 규칙을 제공하지 않고 대신 알고리즘에 데이터를 제공하여 패턴이나 규칙을 스스로 발견하도록 합니다. 머신러닝 알고리즘은 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나뉩니다. 지도학습은 입력과 그에 상응하는 출력 사이의 관계를 학습하는 과정이고, 비지도학습은 주어진 입력 데이터만을 이..
