강화학습 썸네일형 리스트형 머신 러닝 및 인공 지능에 개념 및 응용 방법 머신 러닝 및 인공 지능에 개념 및 응용 방법 개념 소개머신 러닝(Machine Learning) 및 인공 지능(Artificial Intelligence, AI)은 컴퓨터 시스템이 데이터를 학습하고 패턴을 감지하며, 예측, 결정 및 문제 해결을 수행하는 능력을 가진 기술입니다. 머신 러닝은 데이터를 기반으로 모델을 구축하고, 모델을 사용하여 입력 데이터에 대한 예측, 분류, 군집화, 추천 등의 작업을 수행합니다. 인공 지능은 사람이 가지는 지능적인 능력을 컴퓨터 시스템에 구현하는 것을 목표로 합니다. 머신 러닝의 종류머신 러닝은 다양한 종류의 학습 방법이 있습니다. 주요한 세 가지 종류인 지도 학습, 비지도 학습, 그리고 강화 학습에 대해 자세히 설명해드리겠습니다.지도 학습(Supervised Lear.. 더보기 딥러닝, 강화학습 등 인공지능 알고리즘의 작동 원리와 응용 분야 딥러닝, 강화학습 등 인공지능 알고리즘의 작동 원리와 응용 분야딥러닝이란?딥러닝은 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 이용하여 높은 수준의 추론 및 판단을 수행하는 인공지능 기술입니다. 딥러닝은 입력 데이터로부터 특징(feature)을 추출하고 이를 통해 출력을 예측하거나 분류하는 모델을 학습합니다. 이때 인공신경망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되며 각각의 뉴런들은 서로 연결되어 있습니다. 이러한 구조를 통해 딥러닝 모델은 비선형적인 패턴을 학습할 수 있습니다. 딥러닝은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어, 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등의 분야에서 높은 성능을 보여주고 있습니다. 최근에는 자율주행 자동차나 로봇과 같은 분야에서도 적용되고 있습.. 더보기 이전 1 다음
