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DL - Deep learning (DL) is a subset of ML that uses multiple layers and algorithms inspired by the structure and function of the brain, called artificial neural networks, to learn from large amounts of data. DL is used for such projects as computer vision, natural language processing, recommendation engines and others.
딥러닝(DL)은 ML의 서브집합으로 대뇌 구조와 기능의 계발을 받은 다층과 알고리즘을 사용하여 인공신경 네트워크라고 불리며 대량의 데이터에서 학습한다.DL은 컴퓨터 시각, 자연 언어 처리, 추천 엔진 등의 항목에 사용됩니다.

컴퓨팅 / 기술
DL - Deep learning (DL) is a subset of ML that uses multiple layers and algorithms inspired by the structure and function of the brain, called artificial neural networks, to learn from large amounts of data. DL is used for such projects as computer vision, natural language processing, recommendation engines and others.
딥러닝(DL)은 ML의 서브집합으로 대뇌 구조와 기능의 계발을 받은 다층과 알고리즘을 사용하여 인공신경 네트워크라고 불리며 대량의 데이터에서 학습한다.DL은 컴퓨터 시각, 자연 언어 처리, 추천 엔진 등의 항목에 사용됩니다.

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DL - Deep learning (DL) is a subset of ML that uses multiple layers and algorithms inspired by the structure and function of the brain, called artificial neural networks, to learn from large amounts of data. DL is used for such projects as computer vision, natural language processing, recommendation engines and others.
딥러닝(DL)은 ML의 서브집합으로 대뇌 구조와 기능의 계발을 받은 다층과 알고리즘을 사용하여 인공신경 네트워크라고 불리며 대량의 데이터에서 학습한다.DL은 컴퓨터 시각, 자연 언어 처리, 추천 엔진 등의 항목에 사용됩니다.

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DL - Deep learning (DL) is a subset of ML that uses multiple layers and algorithms inspired by the structure and function of the brain, called artificial neural networks, to learn from large amounts of data. DL is used for such projects as computer vision, natural language processing, recommendation engines and others.
딥러닝(DL)은 ML의 서브집합으로 대뇌 구조와 기능의 계발을 받은 다층과 알고리즘을 사용하여 인공신경 네트워크라고 불리며 대량의 데이터에서 학습한다.DL은 컴퓨터 시각, 자연 언어 처리, 추천 엔진 등의 항목에 사용됩니다.

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