머신러닝과 딥러닝의 차이
인공지능(AI) 분야에서 머신러닝과 딥러닝은 핵심적인 기술로 자리 잡고 있습니다. 이 두 기술은 서로 밀접하게 연관되어 있지만, 작동 방식, 응용 분야, 데이터 처리 방식 등에서 뚜렷한 차이를 보입니다. 본 글에서는 머신러닝과 딥러닝의 정의, 데이터 처리 방식, 모델 구조, 학습 방법, 필요한 데이터 양, 계산 자원과 시간, 활용 분야, 그리고 기술 선택의 중요성에 대해 깊이 있게 살펴보겠습니다. 1. 머신러닝과 딥러닝의 정의머신러닝(Machine Learning)은 데이터를 통해 학습하고 예측할 수 있는 알고리즘을 개발하는 분야입니다. 이는 통계학적 방법을 활용하여 패턴을 인식하고, 이를 기반으로 예측 모델을 구축하는 것을 목표로 합니다. 머신러닝의 주된 목표는 입력 데이터를 기반으로 특정 작업을 수..
2024. 12. 19.
