딥러닝2 딥러닝과 인공지능: 차이점과 상호작용 이해하기 1. 인공지능의 기초 가. 인공지능의 정의 인공지능(AI)은 기계가 인간과 유사한 지능적 행동을 모방할 수 있게 하는 첨단 기술입니다. 이 기술의 궁극적 목표는 컴퓨터 프로그램을 통해 인간의 학습, 추론, 문제 해결 능력을 구현하는 것입니다. 인공지능은 단순히 명령을 수행하는 기계를 넘어서, 스스로 학습하고, 결정을 내리며, 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력을 지닌 시스템을 만드는 것을 목표로 합니다. 이를 통해, 인간의 지능을 모방하는 데 그치지 않고, 특정 작업을 인간보다 더 빠르고 정확하게 수행할 수 있는 기계의 개발이 가능해집니다. 나. 인공지능의 분류 인공지능 기술은 규칙 기반 AI, 머신러닝, 딥러닝의 세 가지 주요 범주로 나뉩니다. 규칙 기반 AI는 사전에 정의된 규칙과 조건을 따라 결정을.. 2024. 4. 7. 머신러닝의 최신 발전: 실생활 적용 사례로 살펴보는 미래 기술 1. 머신러닝 기술의 최신 발전 가. 머신러닝 알고리즘의 진화 최근 몇 년간 머신러닝 기술은 눈부신 발전을 이루며, 특히 딥러닝의 진화가 주목받고 있습니다. 이러한 발전은 더욱 정교하고 복잡한 데이터 세트를 효율적으로 처리할 수 있는 알고리즘의 개발로 이어졌습니다. 딥러닝의 발전은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 인상적인 성과를 달성하며, 기계가 인간과 유사한 수준으로 복잡한 패턴을 인식하고 이해할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 의료 이미지 분석에서는 딥러닝 모델이 의사의 진단을 보조하거나, 때로는 더 정확한 진단을 제공하기도 합니다. 이와 같은 알고리즘의 발전은 머신러닝 기술을 새로운 차원으로 이끌고 있습니다. 나. 향상된 데이터 처리 능력 빅데이터 기술의 발전과 머신러닝.. 2024. 3. 25. 이전 1 다음
