머신러닝 딥러닝 AI 차이점

요즘 많이 보이는 광고 중 머신러닝에 대해 궁금한 사람들이 많아진 것 같습니다. 머신러닝은 AI와는 또 다른 분야이기에 흥미롭습니다. 이번 포스팅에서는 머신러닝 뜻과 예시를 알려드리겠습니다

 

머신러닝 딥러닝 AI 차이점

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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머신러닝

 

 

머신러닝은 기계학습으로 인공지능의 하위 개념입니다. 학습과 개선을 위해 컴퓨터를 프로그래밍 하는 대신에 AI가 데이터에서 배우고 경험을 통해 향상되도록 훈련시키는 데 초점을 맞춥니다. 머신 러닝에서, 알고리즘은 패턴을 찾고 대규모 데이터 세트에서 상관 관계를 맺고 분석을 기반으로 최적의 의사 결정과 예측을 하도록 훈련됩니다. 머신 러닝 애플리케이션은 애플리케이션을 통해 개선되며 사용 가능한 데이터가 증가함에 따라 정확도가 높아집니다. 기계 학습의 응용 프로그램은 주거 공간에서 장바구니, 엔터테인먼트 미디어 및 의료 서비스에 이르기까지 우리 주변에 퍼져 있습니다.

 

 

 

머신러닝 AI 차이점

 

머신러닝은 AI와 많은 상관관계를 보입니다. 딥러닝과 신경망인 뉴럴 네트워크는 AI의 하위 개념입니다. AI는 의사결정과 예측을 하여 데이터를 처리하며 머신러닝으로 데이터를 처리 할 수 있으며 자동으로 학습하는 지능화합니다. 인공지능은 모든 머신러닝의 상위개념으로 하위 개념으로 머신러닝, 딥러닝이 있으며 그 안에 뉴럴 네트워크가 존재합니다.

 

 

 

 

 

 

딥러닝이란

 

딥러닝은 여러 신경망과 레이어가 복잡하게 연결되어 있습니다. 이렇게 복잡한 연결이 되어 있는 딥러닝으로 데이터를 처리하고 수행합니다. 사진을 찾는데도 사용이 되고 글씨를 읽는데도 사용이 됩니다. 우리가 흔히 하는 부업 중 하나인 데이터 라벨링이 이 딥러닝을 활용한 부업 중 하나입니다.

 

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이번 포스팅에서는 머신러닝과 딥러닝의 뜻과 활용, AI와 머신러닝의 차이점을 알아보았습니다. 광고가 흥미롭지만 클릭을 못하기에 이렇게 포스팅으로 대체해보았습니다. 유익한 시간이 되었으면 좋겠습니다.

 

 

 

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