전체 글37 딥러닝이란 딥러닝은 인공 신경망을 기반으로 하는 기계 학습의 한 분야입니다. 인공 신경망은 인간의 뇌의 동작 원리에서 영감을 받아 만들어진 구조입니다. 딥러닝은 여러 계층의 인공 신경망을 구성하여 복잡한 문제를 해결하고, 대량의 데이터로부터 스스로 학습하는 능력을 가지고 있습니다. 딥러닝의 구성 인공 신경망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되어 있습니다. 입력층은 외부에서 데이터를 받아들이는 역할을 합니다. 은닉층은 입력층과 출력층 사이에 위치하며, 중간 계산을 수행합니다. 출력층은 최종 결과를 내보냅니다. 각 층은 여러 개의 뉴런으로 구성되어 있으며, 뉴런은 입력값에 가중치를 곱한 뒤 활성화 함수를 통과시켜 출력값을 계산합니다 이러한 뉴런들은 연결되어 정보를 전달하고 처리합니다. 딥러닝의 특징 딥러닝은 기존의 .. 2023. 7. 12. 신경망이란 신경망은 인간의 뇌 구조에서 영감을 받은 수학적 모델로, 기계학습과 인공지능 분야에서 중요한 역할을 합니다. 신경망은 여러 개의 뉴런으로 구성되며, 입력값에 가중치를 곱한 뒤 활성화 함수를 통과시켜 출력값을 계산합니다. 이러한 뉴런들은 서로 연결되어 정보를 전달하고 처리합니다. 신경망의 구성 신경망은 여러 층으로 구성되어 있습니다. 입력층은 외부에서 데이터를 받아들이는 역할을 합니다. 은닉층은 입력층과 출력층 사이에 위치하며, 중간 계산을 담당합니다. 출력층은 최종 결과를 내보냅니다. 각 층은 여러개의 뉴런으로 구성되어 있으며, 뉴런들은 서로 연결되어 정보를 전달하고 처리합니다. 신경망은 초기에는 무작위로 설정된 가중치를 가지고 시작하며, 학습 데이터를 사용하여 가중치를 조정하여 최적의 결과를 얻습니다... 2023. 7. 11. 기계학습 기계학습(Machine Learning)이란기계학습(Machine Learning)은 컴퓨터 시스템이 데이터에서 패턴을 학습하고 결정을 내릴 수 있는 능력을 갖춘 인공지능 분야입니다. 다양한 기계학습 알고리즘이 개발되었으며, 이를 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 분류할 수 있습니다. 아래에서 각 종류에 대해 자세히 알아보겠습니다. 지도학습(Supervised Learning)지도학습은 입력 데이터와 해당 데이터의 정답(레이블)을 함께 사용하여 모델을 학습하는 방법입니다. 모델은 입력과 출력 사이의 관계를 학습하여 새로운 입력에 대한 예측을 수행합니다. 일반적으로 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제에 사용됩니다. 분류 문제에서는 입력 데이터를 사전 정의된 클래서 레.. 2023. 7. 10. 인공지능의 역사 인공지능은 현재 많은 사람들에게 친숙한 개념이지만, 그 역사는 꽤 오래되었습니다. 인공지능의 개념은 약 반세기 이상 전인 1950년대에 처음 등장했습니다. 그러나 그 당시에는 현재와 같은 발전된 기술을 가지고 있지 않았습니다. 1. 1950년대 인공지능의 태동 1956년에는 다트머스 회의라는 역사적인 이벤트가 개최되었습니다. 이 회의에서는 "지능이 있는 기계를 만드는 방법'에 대한 논의가 시작되었고, 이를 통해 인공지능 연구의 출발점이 되었습니다. 그 후로 인공지능 연구는 컴퓨터과학, 인지과학, 수학 등 다양한 분야에서 발전해 왔습니다. 2. 1950년대~1960년대 기호주의 인공지능(Symbolic AI) 1950년대부터 1960년대에는 기호주의 인공지능(Symbolic AI)라고 불리는 접근 방식이 .. 2023. 7. 9. 이전 1 ··· 6 7 8 9 10 다음
