딥러닝(심층학습) 관련 총 정리(딥러닝 정의, 인공 신경망, 뉴럴 네트워크)

딥러닝(심층학습) 관련한 내용을 알아보도록 하겠습니다. 이 문서를 전체적으로 읽어주시면 딥러닝(심층학습)을 알게 되실 겁니다. 딥러닝(심층학습) 관련 정보가 필요하신 분들은 모두 읽어주세요. 이제 아래에서 설명해드리겠습니다.

 

 

딥러닝(심층학습) 관련 총 정리 출처:테크월드

 

딥러닝(심층학습) 관련 총 정리

 

1. 딥러닝 이란?

☞ 딥러닝은 머신러닝의 수법 중 하나입니다. 특히 학습해야 할 특징을 컴퓨터가 스스로 찾아내는 비지도학습에 적합합니다. 학습해야 할 특징은 영상 인식을 예로 들면 색, 형태, 모양 등을 가리킵니다. 빨간 딸기와와 빨간 체리처럼 분명히 다르지만 단순히 색(빨간색)이나 형태(구형)만으로는 구별이 불가능한 차이를 인식할 수 있습니다. 

 

다양한 딥러닝 기법들이 컴퓨터 비전, 음성인식, 자연어 차리, 음성/신호처리 등의 분야에 적용되어 최첨단의 결과를 보여주고 있습니다.

 

 

 

 

인공 신경망(뉴럴 네트워크)

☞ 사람의 뇌 속에는 대량의 신경세포(뉴런)가 있으며, 뉴런과 뉴런 사이에서 펄스 형태의 전기신호를 통해 정보가 전달됩니다. 사람의 뇌를 컴퓨터로 구현하기 위해 이 정보 전달 방식을 수리 모델로 만든 것이 인공 신경망입니다. 1950년대에 처음으로 만들어졌습니다.

 

 

학습할수록 영리해진다

☞ 딥러닝에서는 반복적인 학습을 거치면서 특정한 정보의 연결성이 강해집니다. 이는 사람의 뇌가 학습을 더 많이 할수록 문제를 더욱 잘 해결할 수 있게 되는 것과 같습니다. 예를들어 체스게임의 AI는 게임을을 거듭하면서 체스의 배치 변화를 많이 기억하게 되면서 더욱 강해집니다.

 

 

 

2. 딥러닝(심층 학습) 포인트 정리

• 머신러닝 수법 중 하나로, 특히 비지도 학습에 적합하다.
• 뇌를 모델로 삼은 인공 신경망(뉴럴 네트워크)을 응용
• 인공 신경망의 층이 깊기(많기) 때문에 딥(Deep)라고 부른다.

 

 

 

 

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