AGI인공지능연구실

이번 시간에는 기계가 스스로 학습한다는 의미를 지닌 "머신러닝(Machine Learning)"에 대해 알아봅시다. 목차 : 1. 머신러닝(Machine Learning)이란? 2. 머신러닝(Machine Learning)의 3가지 학습 방식 2-1. 지도 학습(Supervised learning) 2-2. 비지도 학습(UnSupervised learning) 2-3. 강화 학습(Reinforcement learning) 1. 머신러닝(Machine Learning)이란? 기존에 우리가 컴퓨터를 통해 데이터들을 다루고 분류하여 결과를 산출해낼 때는, 인간이 직접 알고리즘을 만들어 데이터들을 다뤘습니다. 하지만 인간이 알고리즘을 만들어 주지 않아도, 기계가 데이터를 스스로 학습하여 알고리즘을 수정하는 방식..

이번 글에서는, 저도 혼동했던 개념인 딥러닝(Deep Learning)과 머신러닝(Machine Learning)의 차이점을 구별해보겠습니다. 모든 사람들이 이해할 수 있도록 최대한 쉽게 설명드리겠습니다! 목차 : 딥러닝과 머신러닝의 개념적 차이점 딥러닝과 머신러닝의 성능적 차이점 (위의 자료 참고) 딥러닝(Deep learning)은 머신러닝(Machine Learning)의 세부 분야입니다. 인공지능을 구현하기 위한 여러 방법들 중에서 컴퓨터가 스스로 학습하는 방법을 "머신러닝(Machine Learning)" 이라고 부르는데 , 그러한 머신러닝(Machine Learing)을 구현하기 위해서는 여러 확률적인 방법( 알고리즘)이 사용됩니다. 그중에서 "신경망 (Neural Network)" 알고리즘을..