반응형 분류 전체보기80 인공지능 기술의 기본 개념과 작동 원리 인공지능(AI)은 인간의 지능을 컴퓨터나 기계에 구현하려는 기술입니다. 인공지능은 인간처럼 학습하고, 추론하고, 문제를 해결하며, 의사 결정을 내릴 수 있는 시스템을 만들 것을 목표로 합니다. 1. 딥러닝 딥러닝은 인공 신경망을 기반으로 데이터에서 자동으로 학습하는 인공지능 기술입니다. 인공 신경망은 인간의 뇌 구조를 모방하여 만들어진 모델이며, 다층의 뉴런으로 구성됩니다. 각 뉴런은 입력 데이터를 처리하고 다음 뉴런에게 전달하며, 이 과정을 통해 데이터의 복잡한 패턴을 학습합니다. 딥러닝은 다음과 같은 특징을 가집니다. 자동 학습: 딥러닝 모델은 명시적인 프로그래밍 없이 데이터에서 자동으로 학습합니다. 비선형 모델링: 딥러닝 모델은 데이터의 비선형 관계를 학습할 수 있습니다. 다층 구조: 딥러닝 모델은.. 2024. 4. 6. 순방향신경망(feedforward neural network)의 기본적인 모습 순방향 신경망(feedforward neural network)은 인공지능의 한 분야인 기계 학습에서 사용되는 알고리즘입니다. 순방향 신경망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되어 있습니다. 입력층은 신경망에 입력되는 데이터를 받는 층입니다. 은닉층은 입력 데이터를 처리하고 출력 데이터를 생성하는 층입니다. 출력층은 신경망에서 생성된 출력 데이터를 출력하는 층입니다. ■ 순방향신경망(feedforward neural network) 순방향 신경망 모델은 데이터가 한 방향으로 전달되는 순방향(feedforward) 연결만을 갖는 구조로 되어 있으며, 퍼셉트론의 연산과 같은 기본 뉴런 연산으로 실행됩니다. 순방향 신경망은 모든 층의 노드가 이전 층의 노드와 연결되어 있습니다. 노드는 각 층의 입력 데이터와 .. 2023. 5. 30. 인공 신경망(ANN): 개념 및 작동 방식 이해하기 인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network)은 인간의 뇌에서 영감을 받은 기계 학습 알고리즘입니다. 데이터에서 패턴을 학습하고 미래의 예측을 할 수 있습니다. ANN은 이미지 인식, 자연어 처리 및 음성 인식과 같은 다양한 작업에 사용됩니다. ANN은 뉴런이라고 하는 일련의 계층으로 구성됩니다. 뉴런은 서로 연결되어 있으며 신호를 전달하여 서로 통신합니다. 각 뉴런에는 입력, 출력 및 가중치가 있습니다. 입력은 뉴런에 공급되는 신호이고 출력은 뉴런이 생성하는 신호입니다. 가중치는 뉴런이 입력에 얼마나 민감한지를 측정합니다. ■ 인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network) ANN은 데이터에서 패턴을 학습하여 작동합니다. 데이터가 ANN에 공급되면 ANN은 .. 2023. 5. 23. AI 머신러닝과 딥러닝의 차이 머신러닝(Machine learning)과 딥러닝(Deep Learning)은 모두 인공지능(AI)의 하위 분야로, 데이터를 통해 학습하고 예측 또는 결정을 내릴 수 있는 알고리즘을 개발하는 데 중점을 둡니다. 그것들은 관련된 개념이지만, 두 개념 사이에는 핵심적인 차이점이 있습니다. ■ 머신러닝(Machine learning) 머신 러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 명시적으로 프로그래밍되지 않고 예측 또는 결정을 내릴 수 있도록 설계된 다양한 알고리즘 및 기술을 포함하는 광범위한 개념입니다. 데이터 세트에서 모델을 교육하고 해당 모델을 사용하여 예측하거나 보이지 않는 새로운 데이터에 대해 조치를 취하는 것을 포함합니다. 머신 러닝 알고리듬은 일반적으로 기능 엔지니어링이 필요하며, 이는 학습을 용이하.. 2023. 5. 20. 이전 1 2 3 4 ··· 20 다음 반응형
