반응형 머신러닝5 딥러닝과 기계 학습의 차이점: 인공지능을 이해하는 핵심 개념 기계 학습과 딥러닝은 인공지능의 두 가지 핵심 요소로, 많은 사람들이 이 두 개념을 혼동하곤 합니다. 하지만 이 둘은 서로 다르며, 각각의 특성과 활용 방법이 다릅니다. 오늘은 기계 학습과 딥러닝의 기본 개념, 차이점, 그리고 이들이 인공지능 시스템에 어떻게 적용되는지에 대해 자세히 알아보겠습니다. 기계 학습(Machine Learning)은 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이도 학습하고 예측할 수 있도록 하는 기술입니다. 기계 학습 알고리즘은 데이터를 이용하여 패턴을 찾고, 그 패턴을 기반으로 미래의 데이터를 예측하거나 분류하는 작업을 수행합니다. 이 과정은 크게 세 가지 단계로 나눌 수 있습니다: 데이터 수집, 데이터 학습, 그리고 예측. 첫 번째 단계인 데이터 수집에서는 알고리즘이 학습할 수 있는 데.. 2024. 5. 31. 머신러닝/딥러닝 입문 - Linear Regression(선형회귀) 이거 받아쓰는 일도 쉬운 일은 아니구나. 덕분에 공부는 좀 더 잘되는 것 같기는 한데... 수식 표현을 어찌해야 할지 모르겠어서 인터넷 검색해 가면서 수식을 만들어 넣었다. 수학 블로그 하시는 분들은 생각보다 손이 많이 갈 것 같다. 그나마 여러 블로그의 글과 수식 만들어 주는 사이트 덕분에 어렵지 않게 해결했다. 아무리 공부해도 내용이 이해가 되지 않는 문과생 분들에게는 나처럼 이렇게 받아쓰면서 공부하시길 추천해 본다. 오늘 강의 주요 내용은 선형회귀이다. [강의 영상] [받아쓰기 내용] 기본적인 머신러닝의 컨셉 그리고 기본적인 용어들에 대해서 배우셨는데요. 그것을 바탕으로 실제 많이 사용되고 있는 알고리즘인 Linear Regression에 대해서 이야기해보도록 하겠습니다. 이렇게 사용된 슬라이드와 .. 2023. 9. 3. 머신러닝/딥러닝 강의 입문 - 기본 용어 해설 모든 배움이 그렇지만 처음엔 기본적인 개념을 이해하는 것이 가장 힘들다. 그나마 학교 다닐 때 개론 성적이 상대적으로 좋았던 이유는 처음 접하는 학문은 무조건 개념 이해부터 초점에 맞춰 접근하기 때문이었던 것 같다. 개념 이해가 되기 위해서는 그것을 상대방에게 전달해주거나, 상대방의 전달 내용을 이해할 수 있을 정도의 어휘, 즉 그들만이 알아듣는 전문 용어에 대한 숙지가 필수다. 이번 강의에서는 머신러닝의 기본적인 용어에 대해 중점적으로 다루고 있다. "요즘은 자막 시대"라는 말이 있는 것처럼 그냥 듣고만 있으면 잠이 오는 강의인데 받아쓰기를 하며 강의를 듣고, 받아쓴 내용을 다시 정리하면서 또 한번 듣다보니 머리 속에 정리가 좀 더 차곡차곡되는 느낌이다. [강의 영상] [받아쓰기 내용] 머신러닝의 기본.. 2023. 9. 2. 머신러닝/딥러닝 강의 입문 - 수업 개요 머신러닝 관련 강의가 요즘 많이 나오고는 있다지만 솔직히 문과생인 내겐 강의 내용이 너무 어렵게 느껴진다. 또 아주아주 열심히 듣다보면 하나하나의 내용은 이해가 가는데 그걸 하나로 묶어주는 무언가가 내겐 없다. 머신러닝과 딥러닝 관련 강의 중 한국어로 되어 있고, 그 중에서 가장 쉽게 설명하신다는 홍콩과기대 김성훈 교수님의 강의를 받아쓰기하며 공부를 계속 이어가려 한다. [강의 영상] [받아쓰기 내용] 반갑습니다. 저는 홍콩과기대에서 컴퓨터공학 쪽으로 연구를 하고 있는 김성훈이라고 합니다. 제가 하고 있는 연구 중에 머신러닝을 사용하고 딥러닝을 사용하는 부분이 있어서 저도 좀 이 부분에서 많이 공부를 했고요, 또 아주 재밌는 분야라 여러분들과 이런 이야기를 함께 해보기 위해서 이 비디오를 만들었습니다. .. 2023. 9. 1. 딥러닝(Deep Learning) 입문 - Deep하지 않은 입문 영상 요약 내가 인공지능을 공부해 보려고 하는 이유는 나만의 번역기를 만들어 보고 싶어서다. 물론 Google Translation이라는 상당히 좋은 결과를 만들어주는 번역기가 있지만, 범용 말고, 각 분야별로 Google을 뛰어넘을 수 있는 번역기를 만들고 싶다. 그리고 코딩은 내 오랜 꿈이기도 하다. 영화에서 나오는 천재 컴퓨터 해커들이 노트북 하나로 모든 것을 다 만들어내는 모습이 졸라... 멋있어 보였다. 그래서 나도 저거 해보고 싶다... 라는 마음으로 30년 넘게 살았던 것 같다. 물론 그동안 노력을 1도 안했다. 노력했다면 지금쯤 노가다 개발자라도 되었겠지. 인공지능에도 여러 분야가 나뉜다고 들었다. 그걸 그림으로 표현하면 대충 이렇다고 한다. 내가 배우고자 하는 번역 분야는 그중에서도 딥러닝의 분야에.. 2023. 1. 26. 이전 1 다음 반응형
