머신러닝1 머신러닝과 딥러닝 차이, 쉽게 이해하는 방법 머신러닝과 딥러닝 비교하기: 초보자를 위한 가이드기계 학습의 기초기본 개념: 머신러닝은 데이터에서 패턴을 학습하여 예측을 수행하는 기술입니다.알고리즘: 다양한 알고리즘이 있으며, 각 문제에 적합한 알고리즘을 선택하는 것이 중요합니다.데이터 준비: 데이터의 정제 및 변환 과정은 모델 성공의 핵심입니다.머신러닝은 데이터에 기반하여 모델을 학습시키고 예측을 수행합니다.딥러닝은 머신러닝의 하위 분야로 신경망을 활용하여 복잡한 패턴을 학습합니다.딥러닝의 주요 특징은 많은 양의 데이터를 필요로 하고, 강력한 하드웨어 성능을 요구한다는 점입니다.비교 항목머신러닝딥러닝데이터 요구량적음많음핵심 기술통계적 모델신경망계산력 요구보통높음 딥러닝은 복잡한 문제 해결에 유리하지만, 초기 학습 곡선이 가파르고 많은 자원이 필요합니.. 2025. 7. 21. 이전 1 다음
