인공지능, 머신러닝, 딥러닝이란 무엇인가요?

1. 인공지능

인공지능(Artificial Intelligence), 영어 약자는 AI입니다. 인간 지능을 시뮬레이션, 확장 및 확장하기 위한 이론, 방법, 기술 및 응용 시스템을 연구하고 개발하는 새로운 기술 과학입니다.

인공지능은 지능의 본질을 이해하고 인간 지능과 유사한 방식으로 반응할 수 있는 새로운 지능형 기계를 제작하려는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 이 분야의 연구에는 음성 인식, 이미지 인식, 로봇, 자연어가 포함됩니다. 처리, 지능형 검색 및 전문가 시스템 등

인공지능은 인간의 의식과 사고의 정보 과정을 시뮬레이션할 수 있습니다. 인공지능은 인간의 지능은 아니지만 인간처럼 생각할 수 있고 인간의 지능을 뛰어넘을 수도 있다.

2. 기계 학습

기계 학습(Machine Learning)은 특정 알고리즘을 사용하여 컴퓨터가 알려진 데이터를 사용하여 적절한 모델을 도출하고, 이 모델을 사용하여 새로운 상황에 대한 판단을 내리도록 안내하는 프로세스를 말합니다.

머신러닝의 개념은 복잡하지 않습니다. 이는 인간 생활의 학습 과정을 시뮬레이션한 것일 뿐입니다. 이 모든 과정에서 가장 중요한 것은 데이터입니다.

데이터를 통해 훈련된 학습 알고리즘에 관한 모든 관련 연구는 선형 회귀(Linear Regression), K-평균(K-means, 프로토타입 기반 목적 함수 클러스터링) 등 수년간 개발된 많은 기술을 포함하는 기계 학습에 속합니다. 방법), Decision Trees(Decision Trees, 확률 분석을 이용한 그래픽 방법), Random Forest(Random Forest, 확률 분석을 이용한 그래픽 방법), PCA(Principal Component Analysis, 주성분 분석), SVM(Support Vector Machine, support Vector) 기계) 및 ANN(인공 신경망, 인공 신경망).

3. 딥러닝

딥러닝(Deep Learning)의 개념은 인공신경망 연구에서 유래되었습니다. 여러 개의 숨겨진 레이어가 있는 다층 퍼셉트론은 딥러닝 구조입니다. 딥 러닝은 하위 수준 기능을 결합하여 보다 추상적인 상위 수준 표현 속성 카테고리 또는 기능을 형성함으로써 데이터의 분산 기능 표현을 발견합니다.

딥 러닝은 머신러닝 연구의 새로운 분야로, 분석과 학습을 위해 인간 두뇌의 신경망을 구축하고 시뮬레이션하는 것입니다. 인간 두뇌의 메커니즘을 모방하여 이미지, 소리, 텍스트 등의 데이터를 해석합니다.

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