Machine Learning (ML) 개념ML은 기능을 구현하기 위해 개발자가 직접 프로그램을 작성하는 것이 아니라, 기계가 스스로 학습하여 모델을 생성하도록 하는 기술이다.Machine Learning  vs Deep Learning기준머신러닝 (Machine Learning)딥러닝 (Deep Learning)모델 구조전통적 알고리즘 (선형 회귀, 결정 트리 등)인공 신경망 (다층 퍼셉트론, CNN, RNN 등)데이터 요구량적은 데이터로도 학습 가능대규모 데이터 필요 (수십만 ~ 수백만 개 이상)컴퓨팅 파워CPU로도 학습 가능GPU/TPU 등 고성능 하드웨어 필수문제 적용 범위구체적인 예측 문제 (가격 예측, 스팸 필터링 등)복잡한 패턴 인식 문제 (이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등)특징 추..

Artificial Intelligence인공지능(AI)이란 컴퓨터가 인간처럼 학습하고 추론할 수 있도록 만드는 기술로, 현대 기술 발전의 중심에 있는 분야이다. 전통적인 프로그래밍 방식에서는 개발자가 일일이 규칙을 코드로 작성하여 원하는 기능을 수행하도록 했다면, AI는 주어진 데이터를 통해 스스로 학습하고 패턴을 찾아내어 원하는 결과를 예측하는 방식으로 동작한다.AI의 핵심 기술1. 머신러닝 (Machine Learning) 머신러닝은 데이터에서 패턴을 학습해 예측하거나 결정을 내리도록 돕는 기술이다. 과거에는 사람의 규칙에 따라 컴퓨터가 동작했다면, 머신러닝에서는 데이터를 바탕으로 스스로 규칙을 학습한다. 머신러닝은 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등의 방식으로 나뉘며, 각 방식마다 다루는 문제와 ..