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연구실(bwlee42)/LLM 제작 프로젝트
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===인공지능=== 인공지능은 인간의 학습 추론 능력 등을 기계에 구현시키는 기술이다. 최근 대두되는 머신러닝은 이 인공지능의 하위 개념이며, 딥러닝은 머신러닝의 하위개념이다. 인공지능이란 용어가 처음 탄생하고 최초로 연구되던 1950년대에는 머신러닝이라는 개념이 없었다. 당시엔 심볼릭 인공지능(symbolic AI)이 유행했었는데, 요즘 머신러닝과 차이점은 기계가 스스로 학습하여 규칙을 정의하는 방식이 아닌 인간이 규칙을 직접 정의해주어야 했었다. 그러다 보니 새로운 지식에 대해 유연하게 대처하지 못하는 한계가 있었고, 인간이 규칙을 정의할 수 있는 부분에서만 구현이 가능하다는 한계가 있었기 때문에 머신러닝이라는 개념이 인공지능 속에 자리잡게 된 것이다. 딥러닝은 이러한 머신러닝에서도 특별히 인공신경망을 활용한 것을 말한다. 인공신경망은 인간의 노 구조를 모방한 것이다. 인간의 뇌의 뉴런에 대응되는 퍼셉트론(Perceptron)들이 모여 이를 구성한다. 요즘 트렌드이자 최신 인공지능의 핵심 기술로 각광받고 있다.
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===인공지능=== 인공지능은 인간의 학습 추론 능력 등을 기계에 구현시키는 기술이다. 최근 대두되는 머신러닝은 이 인공지능의 하위 개념이며, 딥러닝은 머신러닝의 하위개념이다. 인공지능이란 용어가 처음 탄생하고 최초로 연구되던 1950년대에는 머신러닝이라는 개념이 없었다. 당시엔 심볼릭 인공지능(symbolic AI)이 유행했었는데, 요즘 머신러닝과 차이점은 기계가 스스로 학습하여 규칙을 정의하는 방식이 아닌 인간이 규칙을 직접 정의해주어야 했었다. 그러다 보니 새로운 지식에 대해 유연하게 대처하지 못하는 한계가 있었고, 인간이 규칙을 정의할 수 있는 부분에서만 구현이 가능하다는 한계가 있었기 때문에 머신러닝이라는 개념이 인공지능 속에 자리잡게 된 것이다. 딥러닝은 이러한 머신러닝에서도 특별히 인공신경망을 활용한 것을 말한다. 인공신경망은 인간의 노 구조를 모방한 것이다. 인간의 뇌의 뉴런에 대응되는 퍼셉트론(Perceptron)들이 모여 이를 구성한다. 요즘 트렌드이자 최신 인공지능의 핵심 기술로 각광받고 있다.
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