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MachineLearning2

데이터가 만드는 지능: 인공지능(AI), 기계학습(ML), 심층학습(DL)의 차이점과 진화 과정 기술사 학습노트›인공지능·빅데이터›AI·머신러닝·딥러닝Artificial Intelligence · 정보관리기술사 / 컴퓨터시스템응용기술사인공지능 AI·머신러닝·딥러닝 개념 정리인공지능을 최상위 개념으로 하여 머신러닝과 딥러닝의 포함관계, 학습방식, 알고리즘, 활용분야, 발전방향을 체계적으로 정리한 기술사 답안형 개념 구조정보관리기술사컴퓨터시스템응용기술사인공지능머신러닝딥러닝지도학습비지도학습강화학습신경망생성형AIⅠ.개요 및 등장배경가. 정의인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 인간의 지능적 행위인 인식, 추론, 학습, 판단, 문제해결, 언어이해, 계획수립을 컴퓨터 시스템으로 구현하려는 기술 분야이다. 머신러닝(ML, Machine Learning)은 AI를 구현하는 대표 방법 중 .. 2026. 5. 14.
데이터는 어떻게 지능이 되는가? 머신러닝 핵심 알고리즘과 과적합 방지 SW DB Net Algo Arch AI 기술사 학습노트 › AI / 빅데이터 › 머신러닝 알고리즘 분류 AI / Big Data · 정보관리기술사 / 컴퓨터시스템응용기술사 머신러닝 알고리즘 종류와 분류 총정리 지도학습·비지도학습·강화학습의 구조와 대표 알고리즘, 학습 절차, 과적합 방지, 평가지표, 실무 선택 기준까지 기술사 답안형으로 정리한다. 정보관리기술사 컴퓨터시스템응용기술사 머신러닝 지도학습 비지도학습 강화학습 과적합 편향분산 교차검증 모델평가 Ⅰ.개요 및 등장배경 가. 개념 머신러닝은 .. 2026. 3. 19.