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개요Neuro-Symbolic AI는 딥러닝(Neural Networks)의 학습 능력과 기호 기반 인공지능(Symbolic AI)의 논리적 추론 능력을 결합한 새로운 AI 접근 방식입니다. 대규모 데이터 기반 패턴 인식과 인간처럼 명시적 논리 추론을 동시에 수행할 수 있어, 복잡한 문제 해결과 높은 신뢰성, 해석 가능성(Explainability)을 추구하는 차세대 AI로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의신경망 기반 학습과 기호 추론 시스템을 통합하여, 인식과 추론을 모두 가능한 인공지능 기술목적패턴 인식 정확성 + 논리 추론 능력 동시 확보필요성순수 신경망 모델의 불투명성, 순수 기호 모델의 확장성 한계 극복Neuro-Symbolic AI는 데이터 기반 학습과 논리적 사고를 통합..

개요NN(Neural Network, 인공 신경망)은 인간의 뇌 신경망을 모방한 딥러닝 기반의 AI 모델로, 이미지 인식, 자연어 처리(NLP), 자율주행, 음성 인식 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 신경망은 **입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer)**으로 구성되며, 데이터 패턴을 학습하여 최적의 출력을 예측합니다.1. 인공 신경망(Neural Network)이란?인공 신경망(NN)은 데이터에서 패턴을 학습하고 예측하는 기계 학습 모델로, 다층 구조를 통해 복잡한 관계를 학습할 수 있습니다.1.1 NN의 핵심 개념노드(Node) 및 뉴런(Neuron): 신경망의 기본 단위로, 데이터 처리를 담당가중치(Weight) 및 편향(Bias): 입력 데..

개요머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI)의 핵심 기술로, 다양한 산업 분야에서 활용되고 있다. 하지만 두 개념은 종종 혼용되어 사용되며, 명확한 차이를 이해하는 것이 중요하다. 본 글에서는 머신러닝과 딥러닝의 차이점, 특징, 활용 사례, 그리고 어떤 경우에 각각을 선택해야 하는지 살펴본다.1. 머신러닝(Machine Learning)이란?머신러닝은 데이터에서 패턴을 학습하여 자동으로 예측 및 결정을 수행하는 알고리즘 기반 기술이다. 사람이 직접 프로그래밍하지 않아도 데이터를 기반으로 학습하며, 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 강화학습(Reinforcement Learning) 등..