머신러닝2 🧠 머신러닝 vs 딥러닝 – 차이점과 실생활 활용 사례 🚀 📌 목차머신러닝과 딥러닝이란?머신러닝 vs 딥러닝 – 핵심 차이점 비교실생활에서 머신러닝과 딥러닝이 활용되는 사례머신러닝과 딥러닝, 어떤 기술을 배워야 할까?마무리🤖 머신러닝과 딥러닝이란?머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)은 모두 인공지능(AI) 기술의 일부입니다.하지만 이 둘은 작동 방식과 활용 방법에서 중요한 차이점이 있습니다. ✅ 머신러닝 → 데이터를 기반으로 패턴을 학습하여 예측하는 알고리즘✅ 딥러닝 → 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 활용한 고급 학습 기술 즉, 딥러닝은 머신러닝의 한 분야이며, 보다 복잡한 패턴을 인식하고 처리할 수 있습니다.🔍 머신러닝 vs 딥러닝 – 핵심 차이점 비교구분머신러닝 (Machin.. 2025. 2. 17. 마르코프의 법칙: 확률적 미래 예측의 핵심 원리 마르코프의 법칙(Markov's Law)은 현재 상태만으로 미래 상태를 예측할 수 있는 확률 모델을 설명하는 개념입니다. 이 법칙은 마르코프 연쇄(Markov Chain)라는 수학적 모델의 기반이 되며, 통계학, 경제학, 머신러닝 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 📊 마르코프의 법칙이란?마르코프의 법칙은 러시아 수학자 안드레이 마르코프(Andrey Markov)가 제안한 확률 이론으로, 미래 상태가 오직 현재 상태에만 의존하고 과거 상태는 영향을 미치지 않는다는 원리를 설명합니다. 이를 마르코프 성질이라고 부르며, 이 개념은 "기억 없는 과정"으로도 알려져 있습니다. 🔍 마르코프의 법칙 적용 사례 자연어 처리(NLP): 텍스트 생성, 언어 모델링에서 다음 단어의 선택이 이전 단어에만 의존하도록 설.. 2025. 2. 1. 이전 1 다음 반응형
