머신러닝과 딥러닝의 차이 머신러닝과 딥러닝은 인공지능의 분야에서 중요한 개념이며, 서로 관련이 있지만 약간의 차이가 있습니다. 1. 머신러닝(Machine Learning): 머신러닝은 컴퓨터 시스템이 데이터에서 패턴을 학습하고 이를 기반으로 결정을 내리는 기술을 의미합니다. 머신러닝은 명시적으로 프로그래밍되지 않고 데이터를 기반으로 스스로 학습하며, 주어진 작업을 수행하기 위한 최적의 패턴이나 규칙을 찾는 것이 목표입니다. 머신러닝의 주요 접근 방식에는 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등이 있습니다. 지도 학습은 입력과 해당하는 출력 간의 관계를 학습하고, 비지도 학습은 데이터 내의 패턴이나 구조를 발견하며, 강화 학습은 시스템이 환경과 상호작용하여 보상을 최대화하는 전략을 학습합니다. 2. 딥러..
머신러닝이란? 머신러닝(Machine Learning)은 컴퓨터 시스템에 데이터와 경험을 활용하여 학습하고 지식을 습득하도록 하는 인공 지능(AI)의 한 분야입니다. 머신러닝은 명시적으로 프로그래밍되지 않은 상황에서도 패턴을 식별하고 예측하는 능력을 기계에 부여함으로써 문제를 해결하고 결정을 내릴 수 있는 방법을 개발합니다. 이를 통해 기계는 데이터를 기반으로 스스로 학습하고, 미래의 데이터나 상황에 대한 예측을 수행할 수 있습니다. 머신러닝은 크게 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 강화학습(Reinforcement Learning)으로 구분됩니다. 1. 지도학습 (Supervised Learning): 지도학습은 입력 데이터와 해당 데..
리눅스 구성요소 리눅스는 다양한 구성 요소들로 이루어진 운영 체제입니다. 이들 구성 요소는 서로 상호작용하여 시스템의 기능과 동작을 제어하고 관리합니다. 주요한 리눅스 구성 요소는 다음과 같습니다: 1. 커널 (Kernel): 리눅스 커널은 운영 체제의 핵심 부분으로, 하드웨어와 응용 프로그램 사이의 인터페이스 역할을 합니다. 하드웨어 드라이버를 관리하며, 메모리 관리, 프로세스 관리, 파일 시스템, 네트워크 스택 등 시스템의 기본 기능들을 제공합니다. 2. 쉘 (Shell): 리눅스 쉘은 사용자와 운영 체제 간의 인터페이스입니다. 쉘은 명령어를 입력받아 실행하고, 프로그램을 실행하고, 파일을 조작하고, 시스템 설정을 변경하는 등의 작업을 수행합니다. 사용자는 주로 터미널을 통해 쉘과 상호작용합니다. 대..
NoSQL이란? NoSQL은 "Not only SQL"의 약자로, 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)과는 다른 형태의 데이터베이스 관리 시스템을 가리키는 용어입니다. NoSQL 데이터베이스는 비관계형 데이터베이스 형식으로, 대량의 분산 데이터를 처리하고 저장하기 위해 설계되었습니다. NoSQL 데이터베이스는 다양한 형태와 모델을 가지며, 주로 대규모 데이터의 실시간 처리와 확장성에 중점을 둡니다. 이러한 데이터베이스는 스키마가 없거나 유연한 스키마를 제공하며, 관계형 데이터베이스에서 사용되는 전통적인 테이블 형식의 데이터 모델을 따르지 않을 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스의 종류로는 다음과 같은 것들이 있습니다: 1. 키-값 스토어(Key-Value Store): 각 데이터 항목을 고유한..
API란? API는 "Application Programming Interface"의 약자로, 프로그램 간에 상호작용하기 위한 규칙과 도구 모음을 의미합니다. 일반적으로 API는 소프트웨어 개발자가 다른 소프트웨어와 통신하고 상호작용하는 데 사용하는 인터페이스입니다. API는 다양한 형태로 존재할 수 있습니다. 가장 일반적인 형태는 웹 API이며, HTTP 프로토콜을 통해 웹 서버와 통신합니다. 웹 API는 웹 서비스의 기능을 외부 개발자에게 노출하고, 다른 애플리케이션에서 해당 기능을 사용할 수 있도록 합니다. 예를 들어, Twitter API는 개발자들이 트위터의 기능을 활용하여 애플리케이션을 개발할 수 있게 해줍니다. API는 일반적으로 요청과 응답의 형태로 작동합니다. 클라이언트(호출하는 애플리케..
