딥 러닝, 머신러닝, 인공지능
딥러닝, 머신러닝, 인공지능 이들의 관계 인공지능 = 머신러닝 + 딥러닝 딥러닝 숨겨져 있는 특징들을 찾아내어 복잡한 문제를 풀 수 있도록 설계하는 것 (뉴런 네트워크) 머신러닝 뉴런 네트워크를 활용해서 조금 더 상위차원의 문제를 푸는 것(극소 패턴 추가, 새로운 알고리즘 추가) 인공지능 머신러닝의 알고리즘을 활용해서 고차원적인 문제를 푸는 것 러닝의 4가지 종류 1. 지도 학습(Supervised Learning) 컴퓨터가 훈련 데이터에 있는 패턴을 학습하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는 머신 러닝의 한 분야 Input (이미지, 텍스트) -> Encoder(특징 찾기) -> Feature -> Decoder(정답도출) -> Output(분류, 회귀, 연관성) Output(분류, 회귀, 연관성)..
2023. 12. 16.