728x90 알고리즘2 인공신경망 ANN(Artificial Neural Network) ANN이란 ? - 생체 신경망 구조와 유사하게 은닉 계층을 포함하는 인공신경망 기술 - 입력, 은닉, 출력 계층으로 구성되어 있으며 은닉 계층을 한 개 이상 포함할 수 있고, 각 계층은 여러 노드로 구성된다. - 은닉 계층 수나 각 은닉 계층의 노드 수는 사용자의 선택 사항이므로 입력 데이터아 목표로 하는 출력 데이터의 모양에 따라 적절한 값으로 선정해야 한다. 이러한 과정을 모델 최적화 또는 하이퍼 파리미터 최적화라고 한다. ANN의 활용 ? - 크게 분류와 회귀로 나뉨 - 분류 ANN은 입력 정보를 클래스 별로 분류하는 방식이며, 회귀 ANN은 입력 정보로 다른 값을 예측하는 방식 분류 ANN이란 ? - 입력 정보를 바탕으로 해당 입력이 어느 클래스에 속하는 지를 결정 - 판별은 두 출력 노드의 값을.. 2020. 9. 7. 인공지능과 인공신경망의 기초 인공지능이란 ? - 기계가 인간의 두뇌를 흉내 내도록 만든 알고리즘 혹은 장치 - 궁극적으로 흉내내고자 하는 목표를 의미하는 포괄적인 용어 머신러닝이란 ? - 학습 능력을 갖춘 인공지능 기술 - 생체는 여러 계층으로 신경망(뉴런)이 구성되어 복잡한 두뇌활동을 하는데, 이렇게 여러 계층으로 이루어진 인공신경망의 학습 딥러닝이란 ? - 인간의 뉴런처럼 여러 계층으로 이루어진 인공신경망의 학습 - 실제 데이터를 수학적인 방법으로 모델링하는 방식에는 항상 오류가 존재한다. 얼마나 정확해야 제대로 된 모델링이라고 명확하게 정의내리기 어려우며, 복잡한 데이터인 경우에는 적합한 모델을 찾는 것이 쉽지 않다. 전체가 아닌 주요 특징을 찾는 방법도 있으나 데이터가 많아지면 수작업을 해야해서 시간과 비용이 많이 든다. 딥.. 2020. 9. 6. 이전 1 다음 728x90
