딥러닝 머신러닝
딥러닝 머신러닝은 인공지능 분야에서 가장 핵심적인 기술 중 하나입니다. 머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터에 데이터를 입력하여 데이터로부터 학습을 하도록 하는 알고리즘을 다룹니다. 이러한 학습을 통해, 컴퓨터는 데이터를 분석하고 패턴을 인식하여 문제를 해결할 수 있습니다.
딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 인공신경망을 이용하여 대규모의 데이터에서 복잡한 패턴을 학습하고 이를 분류하거나 예측하는 기술입니다. 이러한 딥러닝 기술은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
딥러닝 머신러닝은 기술의 발전으로 더욱 정교하고 빠르게 발전하고 있습니다. 이러한 기술을 이용하여 다양한 분야에서 새로운 혁신적인 서비스를 제공하고 있는 기업들이 많이 등장하고 있으며, 딥러닝 머신러닝이 인공지능 기술의 주요한 키워드 중 하나가 될 전망입니다.
머신러닝 기초
•
머신러닝 개념
•
결정나무, 로지스틱 회귀
•
선형회귀
•
파이프라인의 개념
•
앙상블기법
•
비용함수
•
PCA, Clustering
•
Imbalanced Data
딥러닝
•
딥러닝 개념
•
Numpy를 이용한 딥러닝 이해
•
CNN
•
YOLO
•
전이학습
•
GAN
•
RNN / LSTM
자연어 처리
•
NLTK
•
KoNLPy
•
문장의 유사도
•
GENSIM
•
GPT, Transformer, Bert
영상 처리 및 인식
•
YOLO
•
좌표변환
•
사물 인식