딥 러닝은 기계 학습의 하위 영역으로, 일반적으로 말하면 인간 두뇌와 그 기능에서 영감을 얻은 기술입니다. 1950 년대에 처음 소개 된 머신 러닝은 인공 지능의 기초를 형성하는 수많은 상호 연결된 데이터 노드 인 인공 신경 네트워크라고 알려진 것에 의해 누적 정보를 얻습니다. (기계 학습의 기본 사항은 기계 학습 101을 확인하십시오.)
기계 학습은 본질적으로 컴퓨터 프로그램이 외부 데이터 나 프로그래밍에 의해 프롬프트 될 때 스스로 변경 될 수있게합니다. 본질적으로, 그것은 인간의 상호 작용없이 이것을 달성 할 수 있습니다. 데이터 마이닝과 유사한 기능을 공유하지만 인간이 아닌 기계가 채굴 한 결과를 처리합니다. 그것은 감독과 비지도 학습의 두 가지 주요 범주로 나뉩니다.
감독 머신 러닝에는 레이블이 지정된 교육 데이터를 통해 미리 결정된 작업의 유추가 포함됩니다. 즉, 감독 된 결과는 (인간) 프로그래머가 미리 알고 있지만 결과를 추론하는 시스템은 결과를 "학습"하도록 훈련됩니다. 이와 반대로 감독되지 않은 머신 러닝은 레이블이없는 입력 데이터에서 종종 알 수없는 패턴을 탐지하는 수단으로 추론을 이끌어냅니다.
