AI 발전 과정

머신 러닝이란 무엇인가요?

• 머신 러닝은 사람이 직접 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 작업을 수행하는 것이다.

• 머신 러닝은 컴퓨터가 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 작업을 수행하는 인공지능의 한 분야입니다.

• 머신 러닝은 데이터를 수집하는 것이 아니라 데이터를 무시하는 것이다.

• 머신 러닝은 오직 정해진 규칙에 따라 작업을 수행하는 것이다.

머신 러닝의 주요 원리는 무엇인가요?

• 머신 러닝은 실제로 존재하지 않는 가상 개념

• 데이터를 사용하지 않고 컴퓨터가 스스로 학습하는 알고리즘

• 데이터를 사용하여 컴퓨터가 학습하고 패턴을 발견하는 알고리즘의 집합

• 머신 러닝은 오직 인간의 개입 없이 작동함

딥 러닝은 무엇을 기반으로 하는 기술인가요?

• 인공 신경망

• 머신 러닝

• 빅데이터

• 클라우드 컴퓨팅

딥 러닝의 장단점은 무엇인가요?

• 장점은 복잡한 패턴 학습 가능, 단점은 모델 해석의 어려움

• 장점은 높은 정확도와 데이터 양에 대한 의존성, 단점은 복잡한 패턴 학습 가능

• 장점은 높은 정확도와 복잡한 패턴 학습 가능, 단점은 데이터 양에 대한 의존성과 모델 해석의 어려움

• 장점은 모델 해석의 어려움, 단점은 높은 정확도

머신 러닝과 딥 러닝의 차이점은 무엇인가요?

• 머신 러닝은 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 반면, 딥 러닝은 뉴럴 네트워크를 사용하여 모델을 학습시키는 것이다.

• 딥 러닝은 머신 러닝의 하위 범주이다.

• 머신 러닝은 뉴럴 네트워크를 사용하여 모델을 학습시킨다.

• 딥 러닝은 데이터를 사용하여 모델을 학습시킨다.

딥 러닝의 주요 장점은 무엇인가요?

• 높은 정확도와 데이터 양에 대한 의존성

• 복잡한 패턴 학습 가능

• 모델 해석의 어려움

• 인간의 개입 없이 작동함

머신 러닝과 딥 러닝의 공통점은 무엇인가요?

• 모두 데이터를 사용하여 모델을 학습시킨다.

• 모두 뉴럴 네트워크를 사용하여 모델을 학습시킨다.

• 모두 데이터를 수집하는 것이 아니다.

• 모두 정해진 규칙에 따라 작업을 수행한다.

딥 러닝을 적용한 대표적인 분야는 무엇인가요?

• 의료 이미지 분석

• 금융 거래 예측

• 날씨 예보

• 음악 작곡