혼자 공부하는 머신러닝2 딥러닝 개념 정리 딥러닝 개요- 심층학습/딥러닝 : 여러 개의 은닉층으로 구성된 인공신경망, 입력과 출력 사이의 비선형적 관계를 분석하는 다수의 은닉층을 포함하는 인공신경망- 인공신경망 : 인간의 신경망과 유사한 구조의 인공지능 알고리즘으로 시냅스를 통해 노드 간 정보를 전달하고 노드에서는 각 정보에 가중치를 달리하여 다음 노드로 전달딥러닝의 구조- Forward Propagation : 입력값에 대해 은닉층의 가중치를 곱하고, 활성화 함수를 거쳐 출력값을 도출- Backward Propagation : 출력값과 실제값을 비교하여, 그 차이가 줄어드는 방향으로 은닉층의 가중치를 조정- 최적의 결과에 수렴할 때까지 위의 과정을 반복 딥러닝의 학습과정- 퍼셉트론(Perceptron) : 신호를 입력받아 다른 신호를 출력하는 .. 2024. 12. 28. 머신러닝 개념 정리 학습이란?- 환경에 적응하기 위해 배우는 것으로 과거의 경험으로 인해 일어나는 행동 상의 연속적인 변화이다. 기계학습(머신러닝)이란?- 컴퓨터를 인간처럼 학습하게 함으로써 인간의 도움 없이도 컴퓨터가 스스로 새로운 규칙을 발견할 수 있도록 하는 기술- 인간의 간섭 없이 데이터로부터 특징과 규칙을 추출하여 컴퓨터 시스템이 스스로 고도화 하는 과정- 다수의 파라미터로 구성된 모델이 주어진 데이터에 따라 파라미터를 수정, 최적화 하는 과정 - 기계학습 = 인공지능의 데이터 학습 인공지능 vs 기계학습- 인공지능은 인지/학습/추론 과정을 통해 인간의 지능으로 수행하던 작업을 유사하게 수행하는 컴퓨터시스템- 기계학습은 컴퓨터를 인간처럼 학습하게 함으로써 인간의 도움 없이도 컴퓨터가 스스로 새로운 규칙을 발견할 수.. 2024. 12. 28. 이전 1 다음
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