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딥러닝3

[10초 요약]AI, 딥러닝, 머신러닝 차이점 총정리! AI, 머신러닝, 딥러닝은 오늘날 기술 혁신의 중심에 있지만, 각 용어가 정확히 무엇을 의미하는지 혼란스러울 때가 많습니다. 이 세 가지는 밀접하게 연결되어 있지만, 서로 다른 개념과 역할을 가지고 있습니다. 이 글에서는 AI와 머신러닝, 딥러닝의 개념과 차이점을 이해하고, 각각의 실제 활용 예시를 통해 더 깊이 이해해보겠습니다.1. 인공지능(AI): 컴퓨터가 인간처럼 사고하고 행동하게 만드는 기술AI(Artificial Intelligence, 인공지능)는 인간의 지능을 모방하여 문제를 해결하고, 학습하고, 추론하는 기술을 말합니다. AI의 목표는 컴퓨터가 스스로 학습하고 추론하는 능력을 갖게 함으로써 인간의 작업을 보조하거나 대체하는 것입니다. AI의 초기 단계에서는 단순한 명령 수행이나 게임 플레이.. 2024. 11. 20.
[10초 요약]딥러닝 튜닝하는 법 A to Z 딥러닝 모델을 효과적으로 학습시키고 원하는 성능을 얻기 위해서는 하이퍼파라미터 튜닝이 필수적입니다. 하이퍼파라미터는 모델의 학습 과정에 영향을 미치는 중요한 요소로, 적절하게 설정하지 않으면 모델의 성능이 기대에 미치지 못할 수 있습니다. 이번 글에서는 딥러닝에서 중요한 하이퍼파라미터들인 학습률, 배치 크기, 에포크 수를 중심으로, 이들이 모델 성능에 어떤 영향을 미치는지와 효과적인 튜닝 방법에 대해 알아보겠습니다.1. 학습률(Learning Rate)학습률은 모델이 학습하는 속도를 조절하는 하이퍼파라미터로, 경사 하강법(Gradient Descent)을 통해 손실 함수의 최소값을 찾는 과정에서 사용됩니다. 학습률은 딥러닝에서 매우 중요한 역할을 하며, 모델이 최적의 성능을 발휘하도록 튜닝해야 합니다.학.. 2024. 11. 11.
[10초 요약] 강화 학습(Reinforcement Learning) 이란? 강화 학습(Reinforcement Learning)은 AI 분야에서 자주 사용되는 학습 방법 중 하나로, **에이전트(Agent)**가 환경(Environment)과 상호작용하면서 보상을 최대화하는 행동을 학습하는 방식입니다. 이 학습 방식은 특히 자율주행, 게임 AI, 로봇 제어 등 실시간으로 의사결정이 필요한 상황에서 효과적으로 적용됩니다. 이번 글에서는 강화 학습의 기본 개념과 주요 알고리즘(Q-Learning, SARSA, DDPG 등)을 소개하고, 강화 학습의 실전 응용 사례를 탐구해보겠습니다.1. 강화 학습의 기본 개념강화 학습은 다음과 같은 개념 요소로 구성됩니다.에이전트(Agent): 환경에서 행동을 수행하고 보상을 받는 주체입니다. 예를 들어, 자율주행에서 에이전트는 차량을 의미하며, .. 2024. 11. 10.

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