tothflv107 님의 블로그

Java는 1995년 Sun Microsystems에서 처음 발표된 객체 지향 프로그래밍 언어로, 현재는 Oracle에 의해 관리되고 있습니다. Java는 "Write Once, Run Anywhere"라는 철학을 바탕으로 설계되어, 한 번 작성한 코드를 Java Virtual Machine(JVM)이 설치된 어느 운영 체제에서든 실행할 수 있는 높은 이식성을 자랑합니다. 이는 바이트코드라는 중간 코드로 컴파일되기 때문에 가능한 일로, 소스코드가 플랫폼 종속적인 것이 아니라 JVM 위에서 동작하도록 되어 있어 다양한 환경에서 활용되기에 적합합니다. Java의 가장 핵심적인 특징 중 하나는 **객체 지향 프로그래밍(OOP)**을 중심으로 설계되었다는 점인데, 이는 캡슐화, 상속, 다형성, 추상화 같은 개념..

AI 머신러닝(Machine Learning)은 데이터를 기반으로 명시적인 프로그래밍 없이도 기계가 스스로 학습하고 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 인공지능 기술의 핵심 분야다. 1950년대 후반부터 시작된 머신러닝은 오늘날까지 발전을 거듭하며, 다양한 산업에서 인간의 인지 능력을 보조하거나 대체하는 데 활용되고 있다. 머신러닝의 기본 작동 원리는 데이터를 수집하고 정제한 후, 적절한 알고리즘을 통해 학습 모델을 구축하고 이를 평가 및 개선해 실제 환경에 적용하는 것이다. 이는 과거처럼 고정된 규칙을 코딩하는 방식과 달리, 데이터의 특성과 패턴을 자동으로 학습해 유연하게 예측하고 분류할 수 있다는 장점이 있다. 머신러닝은 크게 세 가지 유형으로 나뉜다. 첫째, 지도학습(Supervised Learning..

딥러닝은 머신러닝의 하위 분야로, 인공신경망의 층을 깊게 쌓아 다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron, MLP) 구조를 통해 고차원적인 데이터 특징을 추출하고 학습하는 기술이다. ‘딥(Deep)’이라는 용어는 이러한 인공신경망이 단일 층이 아닌 수십, 수백 개의 은닉층(Hidden Layer)을 가질 수 있다는 점에서 유래한다. 이러한 구조는 단순한 입력-출력 관계를 넘어서, 입력 데이터의 복잡한 패턴과 의미를 자동으로 추출하고 이해할 수 있도록 한다. 딥러닝의 작동 방식딥러닝 모델은 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer)으로 구성된다. 각 층은 뉴런이라 불리는 노드들로 이루어지며, 각 뉴런은 이전 층의 출력값과 가중치(Weight..