4. AI는 사람 수준의 지능을 필요로 하는 작업이 가능한 기계를 만드는 광범위한 분야입니다. 머신러닝은 AI의 하위 분야로 데이터에서 학습하는 알고리즘에 초점을 맞추고 있습니다. 딥러닝은 머신러닝의 하위 분야이며 여러 개의 층을 가진 심층 신경망을 사용해 데이터에서 복잡한 패턴을 모델링합니다.
5. 각 번호에 해당하는 텍스트는 다음과 같습니다.
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번호 |
설명 |
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1 |
대규모 언어 모델(LLM) |
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2 |
생성 AI(GenAI) |
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3 |
머신러닝 |
6. 전통적인 머신러닝은 수동으로 특성을 추출해야 합니다. 전문가가 모델을 위해 관련 있는 특성을 식별하고 선택합니다. 이와 달리 딥러닝에서는 수동 추출 과정이 필요 없습니다. 모델이 데이터로부터 직접 특성을 학습할 수 있습니다.