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배우고 싶었고 욕심나던 분야인 딥러닝을 드디어 드디어 공부하기 시작한다.

차근차근 학습한 내용을 기록해봐야겠다.

 

인공 지능, 머신 러닝, 딥러닝이란

 

인공 지능 artificial intelligence 혹은 machine intelligence (AI)

인간의 지능을 갖고 있는 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템이며, 

인간의 지능을 기계 등에 인공적으로 시연한 것이다. 

https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5

 

인공지능 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

위키백과, 우리 모두의 백과사전. 둘러보기로 가기 검색하러 가기 인공지능(영어: artificial intelligence 혹은 machine intelligence)은 인간의 지능을 갖고 있는 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템이며, 인간의 지능을 기계 등에 인공적으로 시연(구현)한 것이다. 일반적으로 범용 컴퓨터에 적용한다고 가정한다. 이 용어는 또한 그와 같은 지능을 만들 수 있는 방법론이나 실현 가능성 등을 연구하는 과학 분야를 지칭하기도 한다.[1] 철학

ko.wikipedia.org

 

머신 러닝 machine learning (ML)

인공지능의 한 분야로,

컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말한다.

https://ko.wikipedia.org/wiki/%EA%B8%B0%EA%B3%84_%ED%95%99%EC%8A%B5

 

기계 학습 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

위키백과, 우리 모두의 백과사전. 기계 학습(機械學習) 또는 머신 러닝(영어: machine learning)은 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말한다. 가령, 기계 학습을 통해서 수신한 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분할 수 있도록 훈련할 수 있다. 기계 학습의 핵심은 표현(representation)과 일반화(generalization)에 있다. 표현이란 데이터의 평가이며, 일반화란 아직 알 수

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딥 러닝 deep structed learning, deep learning 또는 hierarchial learning (DL)

여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화를 시도하는 기계 학습 알고리즘의 집합으로 정의되며,

큰 틀에서 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 기계학습의 한 분야이다.

https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%8B%AC%EC%B8%B5_%ED%95%99%EC%8A%B5

 

심층 학습 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

위키백과, 우리 모두의 백과사전. 심층 학습(深層學習) 또는 딥 러닝(영어: deep structured learning, deep learning 또는 hierarchical learning)은 여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화(abstractions, 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업)를 시도하는 기계 학습 알고리즘의 집합[1] 으로 정의되며, 큰 틀에서 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가

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인공지능의 큰 범주안에 머신러닝이 속하고, 머신러닝의 일부분이 딥러닝이다.

(인공 지능 > 머신 러닝 > 딥러닝) 

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