반응형 GPU2 Data learning: machine learning and deep learning Machine learning and deep learning are important concepts in the field of artificial intelligence and are methodologies that solve problems by learning patterns from data. Machine learning and deep learning tasks that require large-scale data processing and high-performance computing require a lot of computing resources. In this article, we will first look at machine learning and deep learning i.. 2023. 12. 17. 머신러닝과 딥러닝: 데이터 학습의 두 얼굴 머신러닝과 딥러닝은 인공지능 분야에서 중요한 개념으로, 데이터에서 패턴을 학습하여 문제를 해결하는 방법론입니다. 대규모 데이터 처리와 고성능 컴퓨팅이 필요한 머신러닝 및 딥러닝 작업에는 많은 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 먼저 머신러닝과 딥러닝에 대해 좀 더 구체적으로 알아보도록 하겠습니다. 이전 글 - [ChatGPT와 인공지능] - 클라우드 컴퓨팅의 가장 일반적인 활용 사례:웹 호스팅 머신러닝 (Machine Learning): 1. 특징 추출 및 모델 설계: 머신러닝은 사람이 정의한 특징을 사용하여 모델을 훈련시킵니다. 특징 엔지니어링이라고 불리는 이 작업은 데이터에서 유용한 특징을 추출하고, 이를 기반으로 모델을 설계합니다. 2. 학습 알고리즘의 다양성: 머신러닝에는 다양한 학습 알고리즘이 있으며,.. 2023. 12. 7. 이전 1 다음
