딥러닝과 머신러닝의 차이점
머신러닝(Machine Learning)은 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터를 통해 학습할 수 있게 하는 기술입니다. 이는 AI의 하위 분야로, 특정 작업을 수행하기 위해 데이터에서 패턴을 인식하고, 이 패턴을 바탕으로 예측이나 결정을 내리는 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 합니다. 머신러닝 모델은 다양한 알고리즘을 사용해 데이터를 분석하며, 반복적인 학습 과정을 통해 성능을 개선합니다. 이러한 학습 과정은 인간의 학습 방식과 유사하게, 경험을 바탕으로 지식을 축적하고, 이를 바탕으로 새로운 상황에서의 결정을 내리는 데 중점을 둡니다.머신러닝의 대표적인 알고리즘으로는 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사결정 트리, 서포트 벡터 머신(SVM), K-최근접 이웃(KNN), 랜덤 포레스트 등이 있습니다. ..
