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1. 서론 인공지능 분야에서 머신러닝과 딥러닝은 매우 중요한 개념입니다. 이러한 기술들은 현재 다양한 산업 분야에서 활용되고 있으며, 미래 사회의 많은 부분을 혁신할 것으로 기대되고 있습니다. 이번 글에서는 머신러닝과 딥러닝의 차이점과 각각의 활용 방법에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다. 2. 머신러닝과 딥러닝의 기본 개념 2.1. 머신러닝 머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고, 이를 바탕으로 판단이나 예측을 수행하는 기술입니다. 머신러닝은 데이터를 분석하고, 패턴을 파악한 후, 이를 모델링하여 예측 성능을 개선해 나갑니다. 이 과정에서 컴퓨터는 사람의 개입 없이 스스로 데이터를 학습하고, 이를 바탕으로 예측 모델을 개선해 나가는 것이 특징입니다. 2.2. 딥러닝 딥러닝은 ..

문제 You are given two non-empty linked lists representing two non-negative integers. The digits are stored in reverse order, and each of their nodes contains a single digit. Add the two numbers and return the sum as a linked list. You may assume the two numbers do not contain any leading zero, except the number 0 itself. Example 1: Input: l1 = [2,4,3], l2 = [5,6,4] Output: [7,0,8] Explanation: 34..

문제 Given an array of integers nums and an integer target, return indices of the two numbers such that they add up to target. You may assume that each input would have exactly one solution, and you may not use the same element twice. You can return the answer in any order. Example 1: Input: nums = [2,7,11,15], target = 9 Output: [0,1] Explanation: Because nums[0] + nums[1] == 9, we return [0, 1]...