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머신러닝과 딥러닝은 현대 인공지능 분야에서 핵심적인 역할을 수행한다. 두 기술 모두 데이터를 기반으로 학습하고 예측을 수행하지만, 작동 방식과 적용 분야에서 뚜렷한 차이를 보인다. 이 글에서는 머신러닝과 딥러닝의 기본 개념, 차이점, 그리고 실제 활용 사례를 통해 두 기술을 명확히 이해할 수 있도록 돕는다.💡 머신러닝 (Machine Learning) 이란?머신러닝은 명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터가 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 기술이다. 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고, 패턴을 학습하여 미래의 데이터에 대한 예측이나 결정을 내린다. 머신러닝은 다양한 유형의 문제를 해결하는 데 사용되며, 지도 학습 (Supervised Learning), 비지도 학습 (Unsupervised Learnin..

딥러닝(Deep Learning)에 대한 입문자를 위한 안내서에 오신 것을 환영합니다! 이 글에서는 딥러닝의 기본적인 개념, 역사, 그리고 핵심적인 내용을 이해하기 쉽도록 설명합니다. 🧠 딥러닝의 기본 개념 (Basic Concepts of Deep Learning) 딥러닝은 인공지능(Artificial Intelligence, AI)의 한 분야로, 인간의 뇌(Brain)의 신경망(Neural Network) 구조를 모방하여 만들어졌습니다. 딥러닝은 '깊은(Deep)' 신경망을 사용한다는 특징을 가지고 있습니다. 여기서 '깊다'는 것은 여러 층(Layer)으로 구성된 신경망을 의미합니다. 이러한 다층 구조를 통해 딥러닝 모델은 복잡한 데이터(Data)에서 패턴(Pattern)을 학습하고, 예측(Pre..