머신러닝과 딥러닝의 개념

머신러닝과 딥러닝의 개념

머신러닝이란?

• 정의: 데이터를 학습해 스스로 성능을 향상시키는 기술
• 목표: 데이터 패턴을 찾아내어 문제 해결
• 예시: 스팸 메일 필터링 시스템

머신러닝의 주요 개념

1. 데이터: 학습할 데이터셋
2. 모델: 문제를 해결할 알고리즘
3. 학습(Training): 모델이 데이터를 학습하는 과정
4. 예측(Prediction): 새로운 데이터 예측

딥러닝이란?

• 정의: 인공 신경망을 이용해 복잡한 문제를 해결하는 머신러닝의 한 분야
• 특징: 다층 신경망 사용 (Deep Neural Network)
• 예시: 얼굴 인식, 자율주행차

딥러닝의 주요 개념

1. 인공 신경망(Neural Network): 인간 뇌를 모방한 뉴런 단위