안녕하세요. 김학영 과학전문가입니다. 머신러닝은 컴퓨터 시스템이 데이터를 기반으로 학습하고 패턴을 인식하여 예측하거나 결정을 내리는 알고리즘과 기술의 모음입니다. 머신러닝은 데이터에서 규칙이나 패턴을 추출하고, 이를 기반으로 새로운 입력 데이터에 대한 예측이나 결정을 수행합니다. 머신러닝은 주로 통계적인 기법, 패턴 인식, 최적화 등의 알고리즘을 사용하여 작동합니다. 예를 들어, 회귀, 분류, 클러스터링, 강화 학습 등의 머신러닝 기법이 있습니다. 딥러닝은 인공 신경망을 기반으로 하는 머신러닝의 한 분야입니다. 딥러닝은 다층 신경망을 사용하여 데이터로부터 고수준의 추상화를 수행하고 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다. 이러한 신경망은 여러 계층으로 구성되어 있으며, 각 계층은 입력 데이터로부터 점진적으로 더 추상화된 특징을 학습합니다. 딥러닝은 대량의 데이터와 강력한 컴퓨팅 자원이 필요하며, 그로 인해 그 성능과 표현력이 뛰어나다는 특징을 가지고 있습니다. 최근에는 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 딥러닝이 큰 역할을 하고 있습니다.
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