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딥 러닝 (Deep Learning)에 대하여 딥 러닝은 인공 지능 (AI)의 한 분야로, 인간의 뇌 구조를 모방한 인공 신경망 (ANN)을 이용하여 데이터를 학습하고 예측하는 기술입니다. 딥 러닝은 다층의 인공 신경망을 사용하여 데이터에서 복잡한 패턴을 추출하고 학습하며, 이를 통해 높은 정확도의 예측을 가능하게 합니다. 딥 러닝의 주요 특징 높은 정확도: 딥 러닝 모델은 대량의 데이터를 학습하여 높은 정확도를 달성할 수 있습니다. 자동 특징 추출: 딥 러닝 모델은 데이터에서 자동으로 중요한 특징을 추출하여 학습합니다. 다양한 데이터 적용: 딥 러닝 모델은 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 유형의 데이터에 적용될 수 있습니다. 딥 러닝의 주요 구성 요소 인공 신경망: 인간의 뇌 구조를 모방한 컴퓨팅 모델입니다. 학습 알고리즘: 인공 신경망의 가중치.. 2024. 2. 12.
머신러닝(Machine Learning)에 대하여 머신러닝(Machine Learning)은 인공지능(AI)의 한 분야로, 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고 데이터를 통해 스스로 학습하고 예측하는 기술. 기존 프로그램은 규칙을 명시적으로 정의해야 했지만, 머신러닝은 데이터에서 패턴을 찾아 스스로 규칙을 만들어낼 수 있음. 머신러닝의 역사 머신러닝은 20세기 중반부터 시작된 인공지능(AI)의 한 분야로, 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고 데이터를 통해 스스로 학습하고 예측하는 기술을 말합니다. 주요 발전 단계 1. 초기 (1950년대 ~ 1980년대) 1950년대: 앨런 튜링, 아서 사무엘 등 초기 인공지능 연구자들이 머신러닝 개념 제시 1960년대: 인공 신경망, 선형 회귀, 의사 결정 트리 등 기초 알고리즘 개발 1970년대: 퍼셉트론, 딥.. 2024. 2. 11.
AI(Artificial Inetlligence)에 대한 보고서 인공 지능(AI, Artificial Intelligence)은 컴퓨터 시스템이 인간과 유사한 지능을 가지도록 설계된 기술이나 프로그램을 의미합니다. 이 기술은 다양한 분야에서 활용되며, 다양한 형태와 수준의 지능을 구현할 수 있습니다. 여기에는 기계 학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 로봇 공학 등이 포함됩니다. 주요 기술 기계 학습 (Machine Learning) : 데이터에서 패턴을 학습하고 예측 모델을 구축하는 기술로, 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등이 포함. 딥 러닝 (Deep Learning) : 다층 신경망을 사용하여 복잡한 문제를 해결하는 기계 학습의 한 분야로, 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등에 적용. 자연어 처리 (Natural Language Processing,.. 2024. 2. 10.
노트북과 데스크탑의 차이점 그리고 장단점 노트북과 데스크탑의 차이점 노트북과 데스크탑은 컴퓨터의 형태 및 사용 용도에서 중요한 차이점이 있습니다. 이러한 차이점은 주로 이동성, 성능, 업그레이드 가능성, 및 사용자 경험 측면에서 나타납니다. o 이동성 노트북 : 휴대성이 가장 큰 장점이며, 사용자는 어디서든지 컴퓨터를 사용할 수 있습니다. 배터리를 통해 전원이 없는 곳에서도 동작이 가능합니다. 데스크탑 : 무겁고 크기가 크기 때문에 이동이 어렵습니다. 주로 고정된 장소에서 사용됩니다. o 성능 노트북 : 일반적으로 데스크탑에 비해 낮은 성능을 가집니다. 더 가벼운 디자인과 휴대성을 위해 성능이 희생되는 경우가 많습니다. 데스크탑 : 일반적으로 동일한 가격대에서는 더 높은 성능을 제공할 수 있습니다. 더 큰 쿨링 시스템과 전원을 활용할 수 있기 .. 2023. 12. 10.
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