반응형 딥러닝2 “머신러닝 vs 딥러닝 차이점 한눈에! 지도학습·비지도학습·강화학습까지 정리” 📑 목차머신러닝과 딥러닝이 뭐예요?머신러닝과 딥러닝의 차이점머신러닝의 3가지 학습 방식 1) 지도학습 (Supervised Learning) 2) 비지도학습 (Unsupervised Learning) 3) 강화학습 (Reinforcement Learning)한눈에 보는 요약표마무리: 어디에 어떻게 쓰일까?1. 머신러닝과 딥러닝이 뭐예요?인공지능(AI)을 이야기할 때 자주 등장하는 두 단어, 머신러닝과 딥러닝.쉽게 말해 **“기계가 스스로 배우는 방식”**인데요,딥러닝은 머신러닝 안에 포함된 하위 개념입니다. 2. 머신러닝과 딥러닝의 차이점항목 머신러닝 (Machine Learning) 딥러닝 (Deep Learning) 정의데이터를 보고 학습하는 알고리즘신경망 구조로 더 복잡하고 깊이 있게 학습특징사.. 2025. 7. 21. 🚀 AI의 발전 과정과 현재 기술 수준– 앨런 튜링부터 챗GPT까지, 인공지능의 여정 [기초부터 차근차근! AI 입문 시리즈 2편] AI의 발전 과정과 현재 기술 수준 – 앨런 튜링부터 챗GPT까지, 인공지능의 여정목차 1. 모든 시작은 "기계도 생각할 수 있을까?"라는 질문에서2. 1950~60년대: 인공지능의 '개념'이 태어난 시기3. 1970~80년대: 첫 번째 AI 붐과 ‘전문가 시스템’4. 1990~2000년대: 데이터와 컴퓨터의 힘으로 다시 일어선 AI5. 2010년대: 딥러닝과 알파고의 충격6. 2020년대: 생성형 AI의 시대, 챗GPT의 등장7. 마무리하며 – AI는 지금 어디까지 왔고, 어디로 가고 있을까? “인공지능이 갑자기 확~ 뜬 느낌인데, 도대체 어디서부터 시작된 걸까?”우리가 흔히 생각하는 인공지능은 요즘 들어 갑자기 등장한 것 같지만, 사실은 수십 년 전부터.. 2025. 7. 20. 이전 1 다음 반응형
