머신러닝의 다양한 유형: 지도학습, 비지도학습, 강화학습
머신러닝은 기계가 주어진 데이터를 통해 스스로 학습하고, 예측하거나 분류하는 작업을 수행할 수 있도록 하는 기술입니다. 머신러닝은 다양한 형태가 있으며, 그 중에서도 지도학습, 비지도학습, 그리고 강화학습은 가장 널리 알려진 유형입니다. 이 세 가지 유형의 머신러닝은 각기 다른 학습 방식과 활용 분야를 가지고 있습니다. 첫째, 지도학습은 머신러닝의 가장 흔한 유형입니다. 이 방법은 입력과 그에 해당하는 출력(즉, "정답")이 주어진 학습 데이터를 통해 모델을 학습시킵니다. 지도학습의 주요 활용 분야로는 스팸 이메일 필터링, 신용 카드 사기 탐지, 얼굴 인식 등이 있습니다. 둘째, 비지도학습은 입력 데이터만을 가지고 모델을 학습시킵니다. 이 방법은 출력(즉, "정답")이 제공되지 않으므로, 모델은 데이터의..
2023. 6. 4.
AI와 머신러닝의 차이: 개념, 용도, 그리고 실제 응용
인공지능(AI)과 머신러닝은 현대의 기술 용어에서 빈번하게 사용되는 말입니다. 그러나 이 두 용어는 서로 다른 개념을 의미하며, 그 차이점을 이해하는 것은 AI와 머신러닝을 적절하게 활용하는데 중요합니다. AI는 기계가 사람처럼 생각하고 학습하는 능력을 의미합니다. AI는 기계에게 인간의 지능을 모방하게 하는 넓은 개념을 포함하며, 이는 문제 해결, 패턴 인식, 학습, 계획 세우기 등의 능력을 포함합니다. AI는 비즈니스, 의료, 금융, 교육, 연구 등 다양한 분야에서 활용되며, 기계가 사람처럼 복잡한 문제를 해결하도록 하는데 도움을 줍니다. 반면에, 머신러닝은 AI의 한 분야로, 기계가 주어진 데이터를 통해 자동으로 학습하고 개선하는 기술을 의미합니다. 머신러닝은 기계에게 사전에 정의된 규칙을 통해 작..
2023. 6. 4.