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머신러닝과 뉴럴 네트워크에 대한 이해하기 뉴럴 네트워크의 원리와 구조를 쉽고 명확하게 알려드립니다. 머신러닝의 기본에서 뉴럴 네트워크로가장 기본적인 머신러닝 모델은 입력 데이터와 출력 사이의 관계를 단순한 직선으로 표현합니다. 이런 단순한 모델은 '퍼셉트론'이라고 불리며, 원시적인 형태의 인공지능 모델입니다.하지만 복잡한 문제를 해결하기 위해서는 더 정교한 접근 방식이 필요했습니다. 그래서 등장한 것이 바로 뉴럴 네트워크입니다.이 모델은 인간의 뇌, 특히 뉴런과 시냅스의 작동 방식에서 영감을 받았습니다. 물론 실제 뇌를 완벽하게 모방한 것은 아니지만, 기본적인 동작 원리를 차용한 것입니다.뉴럴 네트워크의 구조뉴럴 네트워크는 여러 층(레이어)으로 구성됩니다: 입력 레이어: 데이터가 처음 들어오는 곳 은닉 레이어(히든 레이어): 중간에 위치한 '생.. 2025. 3. 22.

AI 초보자를 위한 강화학습(Reinforcement Learning) 완전 정복 📚 목차 1. 강화학습이란 무엇인가? 1-1. 강화학습의 정의 1-2. 다른 학습 방식과의 차이점 2. 강화학습의 핵심 개념 2-1. 에이전트와 환경 2-2. 보상 함수와 정책 2-3. 탐험과 활용 (Exploration vs Exploitation) 3. 강화학습 알고리즘 종류 3-1. Q-Learning 3-2. SARSA 3-3. DQN (Deep Q-Network) 3-4. 정책 기반: REINFORCE, Actor-Critic 4. 강화학습의 활용 사례 .. 2025. 3. 21.

Supervised Learning(슈퍼바이즈드 러닝), Unsupervised Learning(언슈퍼바이즈드 러닝)과 Deep Learning(딥러닝)의 관계 머신러닝을 배우다 보면 꼭 마주치는 질문이 있어요! "슈퍼바이즈드 러닝, 언슈퍼바이즈드 러닝은 딥러닝이랑 다른 건가요?" 저도 처음에 이 부분에서 많이 헷갈렸어요. 😅 그래서 오늘은 여러분께 이 세 가지 개념을 쉽고 명확하게 알려드릴게요! 🎯📚 목차머신러닝과 딥러닝의 관계슈퍼바이즈드 러닝이란?언슈퍼바이즈드 러닝이란?딥러닝과 학습 방식의 관계슈퍼바이즈드 vs 언슈퍼바이즈드 vs 딥러닝 차이점실전에서의 활용 사례 비교마무리 및 개인적인 생각머신러닝과 딥러닝의 관계먼저 큰 그림부터 볼까요? 🖼️AI(인공지능)는 가장 큰 개념이에요!그 안에 머신러닝이라는 분야가 포함돼 있고,머신러닝 안에 딥러닝이 들어갑니다!딥러닝은 머신러닝의 하위 개념이라고 할 수 있어요. 즉, 딥러닝은 머신러닝의 한 방법일 뿐이에요... 2025. 3. 20.

AI 활용법 총정리: 콘텐츠 요약, 검색, 문서작성까지 완벽 가이드 AI 활용 잘 하고 계신가요? 요즘 다들 AI로 뉴스 보고, 보고서 쓰고, 영상까지 만든다던데... 혹시 나만 뒤처지고 있는 건 아닐까요?안녕하세요, 여러분! 요즘처럼 AI가 생활 곳곳에 녹아드는 시대에 살면서, 저도 처음엔 뭐부터 시작해야 할지 막막했어요. 그런데 하나씩 써보고 나니 이게 꽤나 쏠쏠하더라고요. 그래서 오늘은 제가 직접 써보고 정리한 'AI로 할 수 있는 모든 것'을 여러분과 나눠보려 해요. 저처럼 시작이 막막하셨던 분들께 도움이 되길 바랍니다!목차콘텐츠 요약 도구 추천실시간 AI 검색 서비스AI로 심층 조사 및 보고서 작성하기일상 속 실용적인 AI 활용법AI로 크리에이티브 콘텐츠 제작하기AI로 음성 및 회의 자동화하기 콘텐츠 요약 도구 추천여러분, 유튜브 영상 길어서 끝까지 못 본 적 .. 2025. 3. 20.

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