반응형 딥러닝1 딥러닝과 머신러닝의 차이점 개요딥러닝과 머신러닝은 인공지능의 하위 분야로서, 데이터 분석, 패턴 인식, 예측 모델링 등에 사용됩니다. 두 개념은 유사하지만 중요한 차이점이 있습니다. 머신러닝 머신러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고도 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 연구하는 분야입니다. 머신러닝 모델은 주로 통계적 기법을 사용하며, 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등 다양한 방법론이 포함됩니다.주요 특징- **데이터 기반 학습**: 알고리즘이 데이터에서 패턴을 학습하여 예측이나 결정을 내림.- **다양한 알고리즘**: 회귀 분석, 의사결정나무, 서포트 벡터 머신(SVM) 등이 포함됨.- **특성 공학**: 입력 데이터에서 유의미한 특성을 추출하여 모델의 성능을 향상시킴.딥러닝딥러닝은 머신러닝의 하위 분야로,.. 2024. 8. 8. 이전 1 다음 반응형
