728x90 지도학습2 인공지능·머신러닝·딥러닝 차이점은?ㅣ개념부터 차이점까지 총 정리 생활 속 인공지능, 머신러닝, 딥러닝테슬라를 포함한 자율 주행 자동차부터 스마트 스피커, 넷플릭스 추천시스템, 운송 로봇까지. 최근 우리의 생활 속에서 빠지지 않고 등장하는 친숙한 키워드 들인데요. 이들의 공통점은 모두 인공지능과 관련된 서비스라는 것입니다.인공지능에 관심이 있으신 분들이라면 머신러닝(Machine learning), 딥러닝(Deep Learning)이라는 키워드도 많이들 들어보셨을 거예요. 이번 시간에는 머신러닝과 딥러닝의 개념이 무엇이고, 어떻게 다른지 궁금하신 분들을 위해 내용을 정리했습니다.인공지능에서의 머신러닝 딥러닝 개념머신러닝이란 무엇일까요? 🔍먼저 “머신러닝(Machine learning)”에 대해서 알아볼까요?한국어로 직역해보면 “기계 학습”이 되겠죠? 머신러닝은 인공지.. 2024. 6. 24. 1-1. AutoML 의 탄생. 2020년 GPT-3라는 1,750억 개의 파라미터를 사용하여 인간과 구별하기 어려울 정도로 대화할 수 있는 인공지능 언어 모델 등이 많이 등장하고 있는데요. 하지만 강력한 성능을 보인 인공지능이 상용화로 바로 이어지지 않는 이유는 무엇일까요? 인공지능 모델을 만들기 위해 가장 중요한 것으로 데이터와 알고리즘을 말할 수 있습니다. 이 두 요소와 딥러닝 상용화 관련 문제가 무엇이고 이를 어떻게 해결해야 하는지! 함께 알아볼까요? 먼저, 인공지능을 학습시킬 고품질 학습 데이터(High Quality Training Data)를 준비하는 것이 가장 중요합니다. 사람이 사물을 구분하는 법을 배울 때, 그림 카드로 학습을 하는 것과 같이 인공지능도 사물을 구분하기 위해서는 각 사물이 어느 분류에 해당하는지 알아야.. 2023. 4. 6. 이전 1 다음 728x90
