프로그래밍/ML, DL
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Deep Learning 개요프로그래밍/ML, DL 2025. 1. 10. 20:43
딥러닝 구성 필수 요소모델을 학습하기 위해 필요한 데이터 (Data)MNIST, Fashion MNIST ...주어진 데이터를 원하는 결과로 변환하는 모델 (Model)다층 퍼셉트론(MLP), 컨볼루션 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN) ...모델의 결과에 대한 오차를 수치화하는 손실 함수 (Loss Function)평균절대오차(MAE), 평균제곱오차(MSE), 교차 엔트로피(CE) ...손실 함수의 값이 최소가 되도록 모델의 파라미터를 조정하는 최적화 알고리즘 (Optimization Algorithm) 경사 하강법(GD), 확률적 경사 하강법(SGD), 모멘텀(Momentum) ...성능 향상을 위한 기타 알고리즘Dropout, Regularization, Normalization ... 데이터 ..
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머신러닝, 딥러닝 기본 개념프로그래밍/ML, DL 2024. 9. 1. 22:10
인공지능 (Artificial Intelligence)인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 인공적으로 구현하는 것으로, 인간을 포함한 동물이 갖고 있는 지능(Natural Intelligence)과는 다른 개념지능을 갖고 있는 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템 = 인간의 지능을 기계 등을 인공적으로 시연(구현)한 것 기술적 특이점 (Technological Singularity) 인공지능이 발전해 인간의 도움 없이도 스스로 발전을 계속할 수 있게 되고, 결국 인류 전체를 합친 것보다 뛰어난 지능을 갖게되는 가상의 시점 튜링테스트 (Turing Test) 기계가 인간과 동등한 지적 능력을 가졌는지 확인하기 위해 고안된 테스트=> 명확한 기준 없이 질문자의 주관적인 판단에 의존하는 시험이므로 크게 의미 없음 ..