머신러닝 vs 딥러닝

인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계를 올바르게 설명한 것은 무엇인가요?

• 딥러닝은 머신러닝의 한 부분집합이고, 머신러닝은 인공지능의 부분집합입니다.

• 머신러닝은 딥러닝의 한 부분집합이고, 딥러닝은 인공지능의 부분집합입니다.

• 인공지능은 머신러닝의 한 부분집합이고, 머신러닝은 딥러닝의 부분집합입니다.

• 딥러닝, 머신러닝, 인공지능은 서로 독립적인 개념입니다.

기존 인공지능 프로그램과 머신러닝의 가장 큰 차이점은 무엇인가요?

• 기존 인공지능은 규칙을 사람이 직접 입력하고, 머신러닝은 데이터에서 규칙을 찾아냅니다.

• 기존 인공지능은 데이터를 분석하고, 머신러닝은 데이터를 학습합니다.

• 기존 인공지능은 예측을 하고, 머신러닝은 판단을 합니다.

• 기존 인공지능은 복잡한 작업을 수행하고, 머신러닝은 간단한 작업을 수행합니다.

머신러닝의 정의로 가장 적절한 것은 무엇인가요?

• 기계가 명시적으로 코딩되지 않은 동작을 스스로 학습해 수행하게 하는 연구 분야

• 인간의 지능을 모방하여 문제를 해결하는 기술

• 대량의 데이터를 분석하여 패턴을 찾아내는 기술

• 컴퓨터가 스스로 생각하고 판단하는 능력을 갖추는 기술

딥러닝 기술이 최근 급격히 발전하게 된 주요 원인은 무엇인가요?

• 인공지능에 대한 대중의 관심 증가

• 딥러닝 알고리즘의 획기적인 개선

• 뛰어난 연산 능력을 가진 GPU의 개발

• 인공신경망의 개념이 새롭게 정립되었기 때문

딥러닝과 전통적인 머신러닝의 성능 차이를 결정하는 가장 중요한 요소는 무엇인가요?

• 알고리즘의 복잡성

• 개발자의 숙련도

• 데이터의 양

• 컴퓨터의 처리 속도