딥러닝 알고리즘 3

[DL] 4. 딥러닝 시작

4.1 인공 신경망의 한계와 딥러닝 출현퍼셉트론이란 다수의 신호(흐름이 있는)를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력하는데, 이 신호를 입력으로 받아 '흐른다/안 흐른다(1 또는 0)'는 정보를 앞으로 전달하는 원리로 작동한다.오늘날 인공신경망에서 이용하는 구조(입력층, 출력층, 가중치로 구성된 구조)는 퍼셉트론이라는 선형 분류기이다. 퍼셉트론의 원리를 이해하기 위해서는 논리 게이트를 알아야한다. AND 게이트AND 게이트는 입력 중 어떤 하나라도 '0'을 갖는다면 작동을 멈추며 모든 입력이 '1'일 때 작동한다.OR 게이트OR 게이트는 입력에서 둘 중 하나만 '1'이거나 둘 다 '1'일 때 작동한다.XOR 게이트XOR 게이트는 배타적 논리합이라는 용어로 입력 두 개 중 한 개만 '1'일 때 작동하는 논리 ..

[ML] 1. 머신러닝과 딥러닝

1.1 인공지능, 머신러닝과 딥러닝인공지능이란 인간의 지능을 모방하여 사람이 하는 일을 컴퓨터(기계)가 할 수 있도록 하는 기술이다. 인공지능을 구현하는 방법으로 머신러닝과 딥러닝이 있다. 인공지능과 머신러닝, 딥러닝의 관계는 아래와 같다." 인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝 "   머신러닝과 딥러닝 차이를 표로 정리하면 다음과 같다.구분머신러닝딥러닝동작 원리입력 데이터에 알고리즘을 적용하여 예측을 수행한다.정보를 전달하는 신경망을 사용하여 데이터 특징 및 관계를 해석한다.재사용입력 데이터를 분석하기 위해 다양한 알고리즘을 사용하며, 동일한 유형의 데이터 분석을 위한 재사용은 불가능하다.구현된 알고리즘은 동일한 유형의 데이터를 분석하는 데 재사용된다.데이터일반적으로 수천 개의 데이터가 필요하다.수백만 개 ..

[ML] 1. 머신러닝과 딥러닝

1.1 인공지능, 머신러닝과 딥러닝인공지능이란 인간의 지능을 모방하여 사람이 하는 일을 컴퓨터(기계)가 할 수 있도록 하는 기술이다. 인공지능을 구현하는 방법으로 머신러닝과 딥러닝이 있다. 인공지능과 머신러닝, 딥러닝의 관계는 아래와 같다." 인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝 "   머신러닝과 딥러닝 차이를 표로 정리하면 다음과 같다.구분머신러닝딥러닝동작 원리입력 데이터에 알고리즘을 적용하여 예측을 수행한다.정보를 전달하는 신경망을 사용하여 데이터 특징 및 관계를 해석한다.재사용입력 데이터를 분석하기 위해 다양한 알고리즘을 사용하며, 동일한 유형의 데이터 분석을 위한 재사용은 불가능하다.구현된 알고리즘은 동일한 유형의 데이터를 분석하는 데 재사용된다.데이터일반적으로 수천 개의 데이터가 필요하다.수백만 개 ..