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지도학습(Supervised Learning)은 인공지능이 ‘문제’와 ‘정답’이 함께 있는 데이터를 공부하여 새로운 문제의 답을 찾아내는 학습 방식입니다. 마치 선생님이 학생에게 문제집과 정답지를 함께 주며 공부시키는 것과 같습니다. 지도학습을 한 문장으로 설명하면? “데이터 속에 숨겨진 문제와 정답의 관계를 파악하여, 처음 보는 데이터가 들어왔을 때 정답을 예측하는 기술입니다.” 지도학습의 핵심 개념: Input과 Label 지도학습을 이해하려면 두 가지 구성 요소를 … 더 읽기

1. CNN: “공간을 읽는 예리한 눈” (Spatial Data) 인공지능도 우리 사람처럼 보고(시각) 혹은 기억하는(시간/순서) 능력이 필요합니다. 어떤 데이터를 다루느냐에 따라 AI는 서로 다른 설계 방식을 선택합니다. **CNN(합성곱 신경망)**은 주로 이미지처럼 공간적인 정보를 처리할 때 사용합니다. 2. RNN: “흐름을 기억하는 박사” (Sequential/Temporal Data) **RNN(순환 신경망)**은 글자나 목소리처럼 순서나 시간의 흐름이 중요한 데이터를 처리할 때 사용합니다. 📊 … 더 읽기