안녕하세요. 김경태 과학전문가입니다.
1. 머신러닝: 머신러닝은 데이터를 기반으로 컴퓨터가 학습하고 패턴을 인식하는 방법입니다. 이를 위해 입력 데이터와 그에 대한 원하는 출력을 제공하여 모델을 학습시킵니다. 학습된 모델은 새로운 입력을 받아들여 예측, 분류, 판단 등을 수행할 수 있습니다. 머신러닝은 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등의 다양한 방식으로 구현될 수 있습니다.
2. 딥러닝: 딥러닝은 인공신경망을 사용하여 복잡한 문제를 해결하는 머신러닝의 한 분야입니다. 딥러닝은 다수의 은닉층을 가진 신경망 구조를 사용하여 데이터의 추상적인 특징을 학습하고 이를 통해 예측하거나 판단합니다. 딥러닝은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 발휘하고 있습니다.
인공지능은 학습 데이터를 사용하여 모델을 학습시키고, 학습된 모델을 기반으로 예측, 분석, 결정 등을 수행합니다. 또한, 연구와 기술의 발전을 통해 알고리즘과 모델의 성능이 개선되고 새로운 기능과 기술이 개발되면서 인공지능의 발전도 이루어지고 있습니다.
