전이학습2 전이학습(Transfer Learning) 전이학습(Transfer Learning)은 기계 학습의 한 형태로, 한 작업에서 학습한 지식을 다른 유사한 작업에 적용하는 방법입니다. 이는 기존의 모델이나 학습된 지식을 새로운 작업을 수행하는 데에 활용하는 것을 의미합니다. 전이학습은 대량의 데이터를 사용하여 모델을 처음부터 학습시키는 대신, 이미 학습된 모델을 이용하여 새로운 작업에 적용하면서 소량의 데이터로도 높은 성능을 얻을 수 있게 해 줍니다. 전이학습의 주요 아이디어 사전 학습된 모델 활용 전이학습은 일반적으로 이미 많은 데이터셋에서 대규모로 학습된 모델을 사용합니다. 이러한 모델은 이미지 처리를 위해 주로 사용되는 대규모 신경망(CNN)이나 자연어 처리를 위해 사용되는 언어 모델과 같은 것들이 있습니다. 이러한 모델들은 이미 많은 데이터셋.. 2023. 7. 19. 딥러닝의 종류 딥러닝은 기계 학습의 한 분야로, 인공 신경망을 사용하여 복잡한 문제를 해결하는 알고리즘의 집합입니다. 딥러닝은 대량의 데이터를 기반으로 컴퓨터가 스스로 학습하고 예측하는 능력을 갖게 해 줍니다. 이러한 딥러닝은 다양한 모델로 나눌 수 있습니다. 인공 신경망(Artificial Neural Networks)인공 신경망은 딥러닝의 핵심 요소입니다. 이 모델은 인간 뇌의 동작 방식을 모방하여 구축되었습니다. 인공 신경망은 여러 계층의 뉴런으로 구성되어 있으며, 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성됩니다. 각 계층의 뉴런은 입력값을 받아 활성화 함수를 통해 출력값을 계산합니다. 이렇게 연결된 뉴런들은 학습 데이터를 기반으로 가중치와 편향을 조정하여 원하는 출력을 생성하도록 학습합니다. 합성곱 신경망(Convolu.. 2023. 7. 13. 이전 1 다음
