반응형 IT, 미디어/IT26 가장 많이 사용되는 딥 러닝 알고리즘 종류 딥러닝은 컴퓨터 분야에서 큰 인기를 끌고 있다. 그리고 딥러닝 알고리즘은 복잡한 문제를 해결해야 하는 산업에서 널리 사용되고 있다. 모든 딥러닝 알고리즘은 특정한 작업을 수행하기 위해 다른 종류의 신경망을 사용하는데 이번 포스팅에서는 딥 러닝 알고리즘 종류에 대해 알아보고자 한다. 딥러닝이란? 딥러닝은 인공신경망을 이용해 대량의 데이터에 대해 정교한 계산을 수행한다. 인간의 두뇌의 구조와 기능을 바탕으로 작동하는 기계학습의 일종이다. 추가적으로 딥러닝에 대해 알고 싶다면 아래의 링크를 클릭하자. 딥러닝(Deep Learning)은 무엇일까? 딥러닝이란? (딥러닝 개념) 옛날에는 불가능했던 것들을 가능하게 만들어줘서 딥러닝은 최근 많은 관심을 받고 있다. 딥러닝(Deep Learning)은 컴퓨터가 스스로.. 2022. 3. 11. 딥 러닝 vs 머신러닝 - 어떤 차이점이 있을까? 딥 러닝 vs 머신러닝 차이점 요약 딥러닝과 머신러닝은 기계학습의 일종으로 인공지능의 하위 개념이다. 머신러닝은 인간이 데이터 분석의 힌트를 알려준 후 분석하는 학습방법이고 딥러닝은 처음부터 기계가 학습하는 구조이다. 머신러닝은 상대적으로 컴퓨팅 능력을 덜 필요로 한다. 딥러닝은 일반적으로 인간이 개입해야 될 상황이 적다. 딥러닝은 머신러닝이 쉽게 할 수 없는 이미지, 비디오, 비정형 데이터를 분석할 수 있다. 앞으로 있을 모든 산업은 머신러닝과 딥러닝을 수반하게 될 것이다. 머신러닝이란? 머신러닝(machine learning)은 인공지능(AI)과 컴퓨터 과학의 한 분야로, 인간이 배우는 방식을 모방하기 위해 데이터와 알고리즘을 집중적으로 사용함으로써 그 정확도를 점차 향상한다. 향후 몇십 년 동안, .. 2022. 3. 11. 머신러닝(Machine Learning)은 무엇일까? - 왜 중요한가? 머신러닝이란 무엇인가? 머신러닝(machine learning)은 인공지능(AI)과 컴퓨터 과학의 한 분야로, 인간이 배우는 방식을 모방하기 위해 데이터와 알고리즘을 집중적으로 사용함으로써 그 정확도를 점차 향상한다. 향후 몇십 년 동안, 머신러닝 등의 기술 발전은 넷플릭스의 추천 알고리즘이나 자율주행 자동차와 같이 오늘날 우리가 알고 있는 몇몇 혁신적인 서비스들을 만든다. 머신러닝을 얘기하면 항상 따라오는 개념이 있는데 바로 딥러닝이다. 머신러닝과 딥러닝은 비슷하면서 다른데 딥러닝이 훨씬 세부 개념이라고 생각하면 된다. 그럼 머신러닝과 딥러닝의 차이점은 무엇일까? 머신러닝과 딥러닝의 5가지 주요 차이점 1. 인간의 개입 머신러닝은 지속적인 인간의 개입이 필요하다. 딥러닝은 설정하기가 더 복잡하지만 그 .. 2022. 3. 11. 딥러닝(Deep Learning)은 무엇일까? 딥러닝이란? (딥러닝 개념) 옛날에는 불가능했던 것들을 가능하게 만들어줘서 딥러닝은 최근 많은 관심을 받고 있다. 딥러닝(Deep Learning)은 컴퓨터가 스스로 데이터에서 특징을 추출하는 기계학습 기법이다. 예를 들어 딥러닝은 자율주행 자동차의 핵심 기술로 정지 신호를 인식하거나 보행자와 가로등을 구분할 수 있다. 그리고 요즘 스마트폰, 태블릿, TV와 같은 기기에서 음성 컨트롤 기능이 많이 발전하고 있는데 딥러닝이 이 기술의 핵심이라고 할 수 있다. 딥러닝에서 컴퓨터는 이미지, 텍스트 또는 음성을 분류하는 법을 배운다. 딥러닝으로 만든 모델은 높은 정확도를 가지고 있고, 때로는 인간 수준의 성능을 능가하기도 한다. 딥러닝과 머신러닝의 5가지 주요 차이점 1. 인간의 개입 머신러닝은 지속적인 인간의.. 2022. 3. 10. 이전 1 2 3 4 5 6 7 다음 반응형
