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데이터 분석 일지

[Deep Learning] 딥러닝 개요

1. 딥러닝 딥러닝은 DNN(Deep Neural Network)을 학습시켜 문제를 해결하는 것이다. 이는 기존 신경망에 비해서 깊은 구조를 가진다. 딥러닝은 비선형 함수로, 기존 머신러닝에 비해서 패턴 인식 능력이 월등하고 hand-crafted feature가 필요 없다.  인공지능 모델은 x가 주어졌을 때 y를 반환하는 함수를 의미한다. 추가적인 단어의 개념은 다음과 같다. 파라미터(θ): 함수 f가 동작하는 방식 결정학습: x와 y를 통해 적절한 파라미터를 찾는 것모델: 상황에 따라 알고리즘이나 파라미터를 의미여기서 성능이 좋은 인공지능 모델은 일반화를 잘하고, 새로운 데이터에 대해서 적절한 예측을 하는 모델을 의미한다.  2. 기존 머신러닝의 한계선형 또는 낮은 차원의 데이터를 다루기 위해 설계..
Lecture or Textbook Review/Deep Learning 2024. 1. 22. 18:31
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