반응형 머신러닝3 딥러닝의 작동 방식: 인공 신경망 학습 과정 및 성능 평가 전략 안녕하세요. 오구동입니다. 오늘은 딥러닝의 작동 방식인 인공 신경망 학습과정과 그 성능 평가 전략에 대해 알아보려고 해요. 저번 시간에 이어 드넓은 딥러닝의 세계로 같이 들어가 보자고요! 인공 신경망 학습 과정 살펴보기 인공 신경망은 입력과 출력 사이의 관계를 학습하기 위해 학습 과정을 거칩니다. 이 과정은 데이터의 전처리, 모델의 구축, 손실 함수 최소화를 위한 가중치와 편향 조정 등으로 이루어집니다. 1. 데이터 전처리 학습에 사용되는 데이터는 일반적으로 전처리 과정을 거쳐야 합니다. 이 과정은 데이터의 크기를 조정하거나 정규화하는 등의 작업을 포함합니다. 데이터 전처리는 모델의 학습 성능에 영향을 미치므로 신경 써야 할 부분입니다. 2. 모델 구축 인공 신경망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되며.. 2024. 2. 2. 딥러닝의 작동 방식: 신경망 이해하기 안녕하세요. 오구동입니다. 오늘은 딥러닝에 대해 알아보려고 해요. 딥러닝은 요즘 많이 들어본 용어인데, 정확히 어떻게 작동하는지 궁금하지 않으셨나요? 저도 그랬는데, 이번 기회에 함께 신경망의 작동 방식에 대해 알아보도록 해요. 함께 딥러닝의 세계로 들어가 볼까요? 딥러닝과 머신러닝의 차이점 딥러닝과 머신러닝은 인공지능의 분야에서 중요한 개념이지만, 두 가지는 서로 다른 접근 방식과 목표를 가지고 있습니다. 머신러닝은 입력 데이터와 출력 사이의 관계를 학습하여 모델을 구축하는 프로세스입니다. 이러한 모델은 주어진 입력 데이터에 대해 적합한 출력을 예측하는 것이 목표입니다. 머신러닝은 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등 다양한 방식으로 이루어질 수 있으며, 주로 통계적인 기법을 사용하여 데이터를 분석.. 2024. 2. 2. 인공지능의 기본 원리:머신러닝과 딥러닝 안녕하세요. 오구동 입니다. 오늘은 인공지능에 대해서 알아볼까 해요. 최근에 많은 사람들이 관심을 갖고 있는 인공지능은 우리 일상에서도 점점 더 많이 사용되고 있어요. 그중에서도 머신러닝과 딥러닝은 인공지능의 핵심 원리로 알려져 있어요. 이번에는 머신러닝과 딥러닝에 대해서 조금 더 자세히 알아보도록 할게요! 인공지능이란 무엇인가 인공지능은 컴퓨터 시스템이 인간의 지능을 모방하고 흉내내는 분야입니다. 이를 통해 기계가 사고, 학습, 문제 해결 등을 수행할 수 있게 됩니다. 인공지능은 주로 머신러닝과 딥러닝 등의 기술을 기반으로 구현되며, 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 인공지능의 발전: 과거에서 현재까지 인공지능은 과거부터 연구되었으며, 초기에는 주로 규칙 기반 시스템이 사용되었습니다. 이는 사람들이 .. 2024. 2. 1. 이전 1 다음 반응형