**머신 러닝(Machine Learning)**은 인공지능(AI)의 하위 분야로, 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고도 데이터를 통해 학습하고 예측하거나 결정을 내리는 기술입니다. 머신 러닝의 핵심은 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 새로운 데이터를 처리하거나 미래를 예측하는 데 있습니다. 머신 러닝의 정의와 원리정의:머신 러닝은 알고리즘이 데이터에서 패턴과 규칙을 학습하여 특정 작업에서 성능을 점진적으로 향상시키는 기술입니다.원리:데이터를 수집하고 입력합니다.알고리즘이 데이터에서 패턴을 학습합니다.학습된 모델을 기반으로 새로운 데이터에 대해 예측하거나 결정을 내립니다. 머신 러닝의 주요 유형지도 학습(Supervised Learning)정의: 입력 데이터(특징)와 정답(레이블)이 ..

**딥 러닝(Deep Learning)**은 인공지능(AI)의 한 분야로, **인공신경망(Artificial Neural Network)**을 기반으로 하는 기계 학습(Machine Learning) 기술입니다. 이름에서 알 수 있듯이, "딥(Deep)"은 신경망의 계층(layer)이 깊고 복잡하다는 것을 의미합니다. 딥 러닝은 특히 **대규모 데이터(Big Data)**와 강력한 컴퓨팅 자원을 활용하여 복잡한 문제를 해결하는 데 뛰어난 성능을 발휘합니다. 딥 러닝의 주요 특징다층 신경망(Deep Neural Networks, DNN)딥 러닝은 여러 계층(layer)으로 구성된 신경망을 사용하여 데이터를 처리합니다.계층이 많아질수록 데이터에서 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다.입력 데이터에서 특징(f..