기술 학습(TL)과 인공 지능(AI)은 최근 몇 년 동안 크게 발전하여 다양한 산업과 일상 생활을 혁신하며 밀접한 관련 분야입니다. 인공 지능은 기계가 스마트하다고 여길만한 방식으로 작업을 수행할 수 있는 더 넓은 개념을 의미하며, 기술 학습은 알고리즘과 통계 모델을 사용하여 기계가 경험을 통해 특정 작업의 성능을 개선할 수 있도록 하는 AI의 하위 집합입니다. AI는 규칙 기반 시스템, 자연 언어 처리(NLP), 로봇 공학 및 컴퓨터 비전을 포함한 다양한 기술을 포괄합니다. 반면, ML은 데이터에서 패턴을 학습하는 모델을 개발하고, 시스템이 예측을 만들거나 정보를 분류하거나 학습한 경험에 기초하여 신규 데이터를 생성할 수 있도록 하는 것에 중점을 둡니다.

핵심적으로, 기계 학습은 지도 학습, 비지도 학습 및 강화 학습으로 세 가지 주요 유형으로 분류될 수 있습다. 지도 학습에서 모델은 레이블이 지정된 데이터에서 훈련되며, 입력 데이터는 올바른 출력과 짝을 이룹니다. 스팸 탐지, 이미지 분류 및 음성 인식과 같은 작업에서 일반적으로 사용됩니다. 그러나 비지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 처리하며, 시스템이 숨겨진 패턴이나 그룹을 식별하려고 시도하며, 일반적으로 클러스터링 또는 이상 감지 작업에 사용됩니다. 강화 학습은 누적 보상을 최대화하기 위해 환경 내에서 작업을 수행하는 에이전트가 학습하는 피드백 기반 시스템으로, 로봇 공학 및 게임 플레이에 일반적으로 사용됩니다.

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