딥러닝과 머신러닝 차이 (인공신경망 NPU 활용)
인공 신경망(ANN)을 활용하는 딥러닝과 머신러닝은 인공지능 분야에서 핵심적인 기술이지만, 몇 가지 중요한 차이점을 가지고 있습니다. 1. 딥러닝 머신러닝 학습 방식: 머신러닝: 대량의 데이터를 기반으로 학습 알고리즘을 자동으로 생성합니다. 학습 데이터에 명확하게 정의된 레이블이 부여되어 있어, 분류, 회귀, 예측 등의 작업에 적합합니다. 대표적인 머신러닝 알고리즘으로는 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 결정 트리, SVM 등이 있습니다. 딥러닝: 다층 신경망 구조를 사용하여 데이터로부터 자동으로 학습합니다. 학습 데이터에 레이블이 부여되지 않아도, 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등의 복잡한 문제 해결에 강점을 가집니다. 대표적인 딥러닝 모델로는 CNN, RNN, GAN 등이 있습니다. 2. 딥러닝 ..
2024. 4. 22.
