AI 및 머신러닝 초보자 가이드

안녕하세요 AI 및 머신러닝 초보자 가이드를 작성해 보았습니다. 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 다양한 분야에서 활용되고 있는데요. 저와 같은 초보자가 AI 및 머신러닝을 이해하기 위해 우선 기본 개념과 주요 개념을 알아보았습니다.

 

[AI 및 머신러닝 초보자 가이드]

1. AI와 머신러닝의 기본 개념

AI와 머신러닝의 개념

▷ AI(인공지능)란?

• 정의: 인간의 지능을 모방하여 문제를 해결하거나 학습할 수 있는 시스템.
• 예시: 음성 비서(시리, 구글 어시스턴트), 자율 주행차, 추천 알고리즘(넷플릭스, 유튜브 등).

 

▷ 머신러닝(ML)이란?

• 정의: 데이터를 학습하여 명시적으로 프로그래밍하지 않아도 결과를 예측하거나 의사 결정을 내릴 수 있는 AI의 하위 분야.
• 기본 과정: 데이터 -> 학습 -> 모델 -> 예측.

 

▷ 딥러닝이란?

• 정의: 머신러닝의 하위 분야로, 인간 뇌의 신경망을 모방한 기술.
• 특징: 이미지 인식, 음성 처리 등에서 뛰어난 성능을 보임.

 

2. 머신러닝의 주요 개념

▷ 지도 학습(Supervised Learning)

• 정의: 입력 데이터와 정답(레이블)을 제공해 학습.
• 예시: 이메일 스팸 필터링, 주택 가격 예측.

 

▷ 비지도 학습 (Unsupervised Learning)

• 정의: 데이터에 정답이 없는 상태에서 패턴이나 군집을 찾음.
• 예시: 고객 세분화, 데이터 시각화.

 

▷ 강화 학습 (Reinforcement Learning)

• 정의: 보상을 통해 행동을 학습.
• 예시: 자율 주행, 게임 플레이 AI.

 

이렇게 AI와 머신러닝의 기본 및 주요 개념에 대해서 간단하게 알아보았고요. 다음글에서는 AI와 머신러닝 시작을 위해 필요한 프로그램과 학습을 위한 단계별 로드맵을 정리해 볼게요.

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