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딥러닝6

[DL] 딥러닝 기초 - 딥러닝 인간의 신경망 이론을 이용한 인공신경망의 일종 계층 구조로 구성되며 입력층과 출력층 사이에 하나 이상의 은닉층을 가지고 있는 심층 신경망 딥러닝은 20세기로 넘어옴과 동시에 충분한 하드웨어와 그래픽 처리장치, 드롭아웃과 같은 알고리즘의 발견으로 더욱 폭발적으로 상승 향상 곡선을 그림 - 딥러닝이 학습을 이루는 방법 입력데이터 : 해당 계층에 의해 데이터가 특정되고 변환되어 '가중치'라는 형태로 저장 다양한 계층을 반복적으로 통과하며 학습 진행 이러한 맥락에서 '학습'이란 신경망에서 모든 계층의 가중치에 대한 값 집합을 찾아, 새로운 입력값이 목표한 값에 올바르게 이르기까지 가중치를 조절하는 반복작업 심층 신경망에는 수천만개의 가중치가 존재, 모든 가중치들을 대상으로 올바른 값을 찾는 일은 쉽지.. 2021. 5. 12.
[AI] 인공지능 기초 - 인공지능의 종류 약한 인공지능 (Weak AI) 학습을 통해 문제를 해결 주어진 조건 아래서만 작동 → 사람을 흉내내는 수준 자율자동차, 구글번역, 페이스북 추천 등 구글 AlphaGo, IBM Watson, 아마존 Alexa, Apple Siri 등 강한 인공지능 (Strong AI) 사고를 통해 문제 해결 사람과 같은 지능 (추론, 문제해결, 계획, 의사소통, 감정, 지혜, 양심) 초 인공지능 (Super AI) 창의력을 통해 문제 해결 모든 영역에서 인간을 뛰어넘는 인공지능 - 인공지능(Artificial Intelligence) : 컴퓨터가 인간의 행동을 모방할 수 있게 해주는 기술 - 머신러닝(Machine Learning) : 통계 기법을 사용하여 기계가 학습을 통해 기능을 향상시킬 수 있.. 2021. 4. 29.
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