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머신러닝(Machine Learning, 기계학습)과 딥러닝(Deep Learning, 심층학습)의 차이는 뭘까?

AI(Artificial Intelligence, 인공지능)에 대한 관심이 높아지면서 머신러닝(Machine Learning, 기계학습)과 딥러닝(Deep Learning, 심층학습) 차이가 무엇인지 궁금해졌다. 1. 머신러닝(Machine Learning) 머신러닝에 대해 위키피디아의 정의를 보면 다음과 같다. Machine learning is the subfield of computer science that, according to Arthur Samuel in 1959, gives "computers the ability to learn without being explicitly programmed." 번역) 머신러닝은 아서 사무엘(Arthur Samuel)이 1959년에 언급한 '명시적으로 프로그래밍 된 것 없이 배울 수 있는 능력을 컴퓨터가 갖게 하는 컴퓨터 과학의 하위 분야이다. 참고로 아서 사무엘은 머신러닝을 "기계가 일일이 코드로 명시하지 않은 동작을 데이터로부터 학습하여 실행할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 연구 분야"라고 정의하였다. 2. 딥러닝(Deep Learning) 딥러닝에 대해 위키피디아의 정의를 보면 다음과 같다. Deep learning (also known as deep structured learning or hierarchical learning) is the application of artificial neural networks (ANNs) to learning tasks that contain more than one hidden layer. 번역) 심층학습(심층구조학습 또는 계층적 학습이라고도 알려져 있음)은 하나 이상의 숨겨진 계층을 포함하는 학습 작업들에 인공 신경망(ANN)을 적용하는 것이다. 달리 표현해보면 큰 틀에서 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 머신러닝의 한 분야라고 할 수 있다. 주요 연구 ...

Python을 이용한 TensorFlow 사용하기

Google Brain Team이 기계 학습 연구를 가속화하고 모든 사람에게 더 나은 기술을 제공하기 위해 TensorFlow를 오픈 소스화하여 https://www.tensorflow.org/ 에 소개했다. TensorFlow™ 는 데이터 흐름 그래프를 사용한 수치 계산을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리이다. 그래프의 노드는 수학 연산을 나타내고 그래프 가장 자리는 이들 사이에서 전달되는 다차원 데이터 배열 (Tensor)을 나타낸다. 유연한 아키텍처는 단일 API를 사용하여 데스크톱, 서버 또는 모바일 장치의 하나 이상의 CPU 또는 GPU에 계산을 배포할 수 있다. 1. TensorFlow 설치 아래 URI를 클릭하면 OS 별 TensorFlow 설치 방법이 나온다. 크롬 브라우저를 사용하면 최신 번역 기능을 사용하기 때문에 번역된 한글로 읽어도 큰 무리가 없다. TensorFlow Python API는 Python 2.7 및 Python 3.3+를 지원한다. * 설치:  https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup 2. TensorFlow 라이브러리와 Python을 이용한 TensorFlow 사용하기 TensorFlow 사이트에서는 여러가지 예제를 통해 TensorFlow 사용법을 알게 한다. TensorFlow와 Python을 설치했다면 아래 웹 페이지에서 예제를 통해 TensorFlow을 배워보기 바란다. * 자습서:  https://www.tensorflow.org/tutorials/