인공지능(AI)은 현대 기술의 핵심 중 하나로, 다양한 분야에서 그 중요성이 커지고 있습니다. AI의 기반을 이루는 머신러닝과 딥러닝은 특히 데이터 분석, 이미지 인식, 자연어 처리 등 다양한 영역에서 혁신을 이끌고 있습니다. 이 글에서는 머신러닝 알고리즘과 딥러닝의 차이점, 각각의 장단점, 그리고 이들이 AI 모델 훈련에서 어떻게 중요한 역할을 하는지에 대해 깊이 있게 다룰 것입니다. 특히 이 두 기술이 어떻게 발전해 왔는지, 그리고 각각의 방법이 어떻게 AI 모델을 훈련시키는 데 사용되는지를 살펴볼 것입니다. 머신러닝의 기본 개념과 알고리즘머신러닝이란 무엇인가머신러닝은 데이터에서 패턴을 학습하고 이를 바탕으로 새로운 데이터를 예측하는 기술입니다. 이는 프로그래밍 없이 데이터에서 학습하는 능력을 제공하..