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딥러닝은 컴퓨터가 데이터를 사용하여 스스로 학습하는 방법이다. 쉽게 설명하면 두 발 자전거를 탈 때 처음에는 어려웠지만 계속 타고 많은 연습을 통해 점점 능숙해지는 것과 비슷하다. 딥러닝은 컴퓨터에게 문제를 많이 주고 컴퓨터가 이 문제들을 해결하게 돕는 것이 중요해서 많은 데이터가 필요하다. 예를 들어 고양이 사진을 인식하는 프로그램을 만들려고 한다고 해보자. 많은 고양이 사진과 그렇지 않은 사진을 사용해서 컴퓨터에게 어떤 것이 고양이인지 배우게 한다. 딥러닝은 이러한 데이터를 사용해 규칙과 패턴을 찾아내는 것을 컴퓨터의 학습이라고 생각하면 된다. 그리고 이렇게 학습한 정보를 사용하면 새로운 문제를 해결하거나 예측을 할 수 있다. 딥러닝 활용 예시 딥러닝은 음성 인식 기술에서 사용되어, 스마트 스피커가 ..
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변리사는 새로운 기술에 관한 발명이나 디자인, 상표 등의 권리 취득을 위한 법률적, 기술적인 상담과 지원을 해 주고, 그와 관련된 소송을 대신해 주는 지식 재산권 전문 대리인이다. 구체적으로는 특허권을 획득하고자 하는 대상의 설계도, 명세서, 제품 등을 조사ㆍ검토하며, 기존 다른 산업 재산권의 침해 여부, 발명이나 고안이 동일한지 혹은 유사한지의 여부를 감정한다. 특허 등록을 위한 문서 작성을 하여 고객과 검토한 후 문제가 없으면 특허권을 출입ㆍ청구하기도 하며, 특허 관련 소송이 있는 경우 변론을 하기도 한다. 이처럼 산업 재산권에 대한 등록, 보존과 더불어 저작권 등이 침해받는 상황에서 도움을 받을 수 있도록 도와주는 사람이 바로 변리사이다. 변리사가 되는 길 변리사가 되려면 1년에 한 번 시행하는 변..
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머신 러닝이란 컴퓨터 시스템이 데이터에서 패턴을 학습하고 결정을 내릴 수 있는 기술이다. 이를 위해 알고리즘과 통계적 기법을 사용해 컴퓨터 모델을 훈련시킨다. ※기계학습이라고도 불리는 머신러닝 '머신러닝'과 '기계학습'은 같은 개념인데 다른 용어이다. 머신 러닝은 크게 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 나뉘는데, 각각 데이터의 특성에 따라 다양한 문제를 해결하는 데 사용된다. 지도 학습이란 레이블된 데이터를 기반으로 모델을 훈련하여 예측을 수행하고, 비지도 학습은 레이블 없는 데이터에서 패턴이나 구조를 발견한다. 강화 학습이란 보상을 최대화하는 방향으로 행동을 조정하는 방식으로 학습한다. 이러한 기술은 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 게임 및 로봇 제어 등 다양한 분야에서 활용되며, 인공 지..
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