머신러닝2 AI 혁명의 중심, 머신러닝·딥러닝 완전 정복 가이드 (2025 최신판) 머신러닝과 딥러닝: 데이터 학습의 심화'AI의 두 뿌리' 머신러닝과 딥러닝, 그 작동 원리부터 실제 적용까지 한 번에 정리해 드립니다.안녕하세요! 인공지능 기술 시리즈의 일곱 번째 글에서는 머신러닝(ML)과 딥러닝(DL)에 대해 집중적으로 살펴보겠습니다. AI가 스스로 학습한다는 개념이 바로 여기서 시작되죠. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등 학습 방법의 차이와, CNN·RNN·트랜스포머 같은 딥러닝 구조까지, 쉽게 이해할 수 있도록 정리했습니다. 또, 실제 산업에 어떻게 활용되고 있는지도 예시와 함께 확인해 보세요. 다음 편에서 이어질 강화학습과 생성형 AI의 기반이 되는 만큼, 꼭 읽어두셔야 할 핵심 내용입니다.목차1. 머신러닝(ML)의 이해 2. 딥러닝(DL)의 이해 3. 주요 프레임워크와 .. 2025. 5. 22. AI는 어떻게 배울까? 머신러닝 완전정리 AI는 어떻게 배우는가? 머신러닝의 모든 것AI가 스스로 학습하고 예측한다니… 이거, 진짜 가능한 걸까요?안녕하세요! 며칠 전, 친구와 함께 넷플릭스를 보다가 "얘는 어떻게 내가 좋아할 영화를 알고 있을까?"라는 말을 들었어요. 바로 그 순간 떠오른 단어, 머신러닝. 지금 우리가 쓰는 AI 대부분은 바로 이 기술로 작동하죠. 데이터만 주면 알아서 배워서 예측까지 해내는, 마치 똑똑한 후배 같은 존재랄까요? 오늘은 여러분과 함께 머신러닝이란 무엇인지, AI는 대체 어떻게 배우는 건지 하나하나 풀어보려고 합니다. 어렵게 느껴질 수 있지만, 제가 진짜 아주 쉽게 설명해 드릴게요! 목차머신러닝이란 무엇인가? 머신러닝 실생활 예시 머신러닝의 세 가지 학습 유형 머신러닝 학습 과정은 어떻게? 머신러닝 vs 딥러닝 .. 2025. 5. 17. 이전 1 다음
