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AI의 지도학습과 비지도학습의 차이: 개념부터 실전 활용까지 완벽 정리AI가 데이터를 학습하는 방식은 크게 지도학습(Supervised Learning)과 비지도학습(Unsupervised Learning)으로 나뉩니다.이 두 가지 방법은 데이터를 어떻게 활용하는지, 어떤 문제를 해결하는지에서 차이가 있습니다.이번 글에서는 지도학습과 비지도학습이 무엇인지, 차이점은 무엇이며, 각각의 실제 사례와 활용법을 자세히 설명하겠습니다. 1. AI의 학습 방식: 지도학습 vs 비지도학습AI가 학습한다는 것은?AI가 학습한다는 것은 데이터에서 패턴을 찾아 미래를 예측하거나 새로운 정보를 생성하는 과정입니다.지도학습: 정답(Label)이 있는 데이터를 학습비지도학습: 정답 없이 데이터의 패턴을 찾음이 두 가지 학습 방..

AI 신경망의 작동 원리AI 신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 인간의 뇌에서 영감을 받아 설계된 알고리즘으로, 데이터의 패턴을 학습하고 예측하는 역할을 합니다. 이 글에서는 신경망의 개념, 주요 구성 요소, 학습 과정, 활성화 함수, 학습 알고리즘, 그리고 활용 사례까지 자세히 설명하겠습니다.1. AI 신경망이란?AI 신경망은 뉴런(Neuron)이라는 기본 단위로 이루어진 다층 구조의 모델로, 입력 데이터를 처리하고 학습하여 예측을 수행하는 알고리즘입니다. 신경망은 주어진 데이터를 학습한 후, 새로운 데이터에 대해 예측을 수행할 수 있습니다.기본적으로 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer)으로 구성되며, 각 뉴런은..

AI는 어떻게 정보를 학습할까?인공지능(AI)은 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 스스로 문제를 해결할 수 있는 기술입니다. AI가 정보를 학습하는 과정은 데이터 수집, 모델 학습, 검증 및 최적화, 실전 적용의 단계로 구성됩니다. 이번 글에서는 AI의 학습 방식과 핵심 알고리즘, 데이터 처리 방식, 학습 모델, 그리고 학습된 AI가 어떻게 활용되는지까지 자세히 살펴보겠습니다.1. AI 학습의 개념AI 학습이란 데이터를 바탕으로 패턴을 인식하고, 스스로 규칙을 만들어내는 과정입니다. 사람은 경험을 통해 배우듯이 AI도 주어진 데이터를 분석하고, 그 안에서 일정한 규칙을 발견하여 예측이나 판단을 수행합니다.AI 학습 방식은 크게 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsuperv..