머신러닝, 딥러닝, LLM, MLOps, LLMOps 개념
●머신러닝(ML)- 데이터에서 패턴을 학습하는 알고리즘을 사용하여 자동으로 규칙을 발견하고 예측- 이미지, 음성, 텍스트, 숫자 데이터 등 다양한 데이터 분석- 분류, 예측, 이상 탐지 등 다양한 문제 해결에 활용- 사람이 특징(feature)을 정의하여 모델이 학습하도록 설계 ●딥러닝- 머신러닝의 한 종류로 신경망(Neural Network)를 활용하여 패턴을 추출하고 학습하는 방식- 신경망이 특징을 자동 추출- 대량의 데이터와 고성능 GPU필요●LLM(대형언어모델)- 머신러닝의 한 분야인 딥러닝(Deep Learning) 을 기반으로 하는 모델- 주로 텍스트 데이터 기반의 자연어 처리에 특화- 텍스트 생성, 요약, 번역, 질문 응답 등에 활용- ex)GPT-4, Gemini, Claude, Llama..
2025. 3. 9.