728x90 딥러닝24 [딥러닝] 인공 신경망: 퍼셉트론, 다층 퍼셉트론 머신러닝 기반 분석 모형 선정 [머신러닝] 머신러닝 기반 분석 모형 선정머신러닝 기반 분석 모형 선정 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 1) 지도 학습: 정답인 레이블(Label)이 포함되어 있는 학습 데이터를 통해 컴퓨터를 학습시키는 방법(puppy-foot-it.tistory.com인공 신경망 [딥러닝] 인공 신경망(ANN)머신러닝 기반 분석 모형 선정 [머신러닝] 머신러닝 기반 분석 모형 선정머신러닝 기반 분석 모형 선정 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 1) 지도 학습: 정답인 레puppy-foot-it.tistory.com퍼셉트론(perceptron) 퍼셉트론은 가장 간단한 인공 신경망 구조로, TLU 또는 LTU 라고 불리는.. 2024. 11. 19. [딥러닝] 인공 신경망(ANN) 머신러닝 기반 분석 모형 선정 [머신러닝] 머신러닝 기반 분석 모형 선정머신러닝 기반 분석 모형 선정 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 1) 지도 학습: 정답인 레이블(Label)이 포함되어 있는 학습 데이터를 통해 컴퓨터를 학습시키는 방법(puppy-foot-it.tistory.com주피터노트북에서 tensorflow gpu 사용하기 [문제 해결] 주피터노트북에 GPU 연결하기GPU vs CPU출처: 챗GPT ◆ CPU (Central Processing Unit) - 특징 CPU는 범용 프로세서로, 다양한 작업을 처리하는 데 최적화되어 있습니다. 소수의 강력한 코어를 가지고 있어 다중 작업 처리에 적합합puppy-foot-it.tistory.com인공 신경망 (AN.. 2024. 11. 19. [개발자를 위한 수학] 신경망 - 1 신경망(neural network) 신경망은 입력 변수와 출력 변수 사이에 가중치, 편향, 비선형 함수로 이루어진 층을 쌓아 구성한다.딥러닝(Deep learning)은 신경망의 한 종류이며, 가중치와 편향을 가진 노드(node)로 구성된 여러 개의 은닉층(hidden layer)을 사용한다. 각 노드는 비선형 함수(또는 활성화 함수)를 통과하기 전에는 선형 함수와 유사한데, 확률적 경사 하강법과 같은 최적화 기법을 사용해 잔차를 최소화하는 최적의 가중치와 편향을 찾는다.신경망에서는 입력을 입력층 (input layer), 출력을 계산하기 위한 마지막 층을 출력층(output layer), 그 사이에 놓은 층을 은닉층이라 부른다.언제 신경망과 딥러닝을 사용하는가 신경망과 딥러닝은 분류와 회귀에 사용할 수.. 2024. 10. 20. [딥러닝] Deep Learning 기본 개념 및 문제 딥러닝의 정의출처: 내 삶속 AI: 알게모르게 스며든 AI 기술, 제대로 알고쓰자! 딥러닝은 인공 지능(AI) 연구 분야의 하나로, 인간의 뇌가 정보를 처리하고 학습하는 방식을 모방한 인공 신경망을 기반으로 하는 기계 학습의 한 형태이다. 이 기술은 데이터에서 복잡한 패턴을 인식하고 학습할 수 있는 다층적인(깊은) 신경망 구조를 사용한다. 딥러닝의 핵심은 대량의 데이터로부터 고차원적인 추상화를 자동으로 학습할 수 있는 능력에 있다. 이러한 과정은 여러 층을 거치면서 데이터의 특징을 점차적으로 추출하고, 더 복잡한 특징을 학습하는 계층적 접근 방식을 따른다. 각 층(layer)은 입력 데이터로부터 점점 더 고수준의 특징을 추출하며, 이는 단순한 패턴 인식에서부터 복잡한 의사 결정까지 다양한 문제를 해결하.. 2024. 9. 25. [신경망 모델] 트랜스포머(Transformer) 모델이란? 트랜스포머 모델이란? 트랜스포머 모델(Transformer)은 문장 속 단어와 같은 순차 데이터 내의 관계를 추적해 맥락과 의미를 학습하는 신경망이다. 자연어 처리(NLP)와 딥러닝 분야에서 혁신적인 변화를 가져온 모델로, 특히 번역, 텍스트 생성, 요약 등 다양한 언어 관련 작업에서 뛰어난 성능을 보인다. 트랜스포머 모델은 어텐션(attention) 또는 셀프어텐션(self-attention)이라 불리며 진화를 거듭하는 수학적 기법을 응용해 서로 떨어져 있는 데이터 요소들의 의미가 관계에 따라 미묘하게 달라지는 부분까지 감지해낸다.이 모델은 2017년 구글의 연구팀이 발표한 "Attention is All You Need"라는 논문에서 처음 소개된 모델이다. 기존의 순환 신경망(RNN)이나 장단기 메모.. 2024. 8. 19. ML / DL 이란? ML (Machine Learning, 머신러닝)기계학습법, 많은 데이터를 컴퓨터에 입력하고 비슷한 것끼리 분류하도록 하는 기술인공지능 연구 분야 중 하나로, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하는 기술1990년대 중반 이후에 인터넷의 등장으로 방대한 데이터를 수집할 수 있게 되면서 수많은 빅데이터를 분석해 인공지능 시스템 스스로 학습하는 형태로 진화빅데이터 핵심 기술로 각광새로운 데이터가 입력됐을 때 과거의 학습 경험을 토대로 이를 이해하고 분석함으로써 다가올 변화를 예측 가능데이터가 포함한 내용의 특징을 포함하는 데는 한계 ▶ 딥러닝이 고안되면서 문제 해결과거에는 데이터를 처리할 수 있는 컴퓨팅 성능의 한계가 있었으나, 최근 기술 수준이 빠르게 발전하면서 머신 러닝을 구현하기 위한 방대한.. 2024. 3. 5. 이전 1 2 3 4 다음 728x90
