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기계학습의 기본 원리와 알고리즘 기계 학습(Machine Learning)은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터 시스템이 데이터를 분석하고 학습하여 새로운 패턴과 특징을 이해하는 기술입니다. 기계 학습은 다양한 알고리즘과 기법을 사용하여 데이터에서 통계적인 규칙과 패턴을 찾아내고, 이를 기반으로 예측, 분류, 클러스터링 등의 작업을 수행합니다. 1. 기계 학습의 개념과 분류 기계 학습은 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)으로 크게 분류됩니다. 지도 학습: 입력 데이터와 해당 데이터에 대한 정답(레이블)을 사용하여 모델을 학습시키는 방법입니다. 주로 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제에 사.. 2023. 8. 18.
딥러닝과 인공신경망 딥러닝과 인공신경망은 인공지능의 한 분야로, 현재 많은 관심과 연구가 진행되고 있는 주제입니다. 딥러닝은 인간의 뇌 구조에서 영감을 얻은 인공신경망을 기반으로한 기계 학습 기법입니다. 이제 우리는 딥러닝을 통해 이전에 해결하기 어려웠던 많은 문제들을 해결하고 있으며, 다양한 분야에 응용되고 있습니다 1. 딥러닝의 개념과 기본 원리 딥러닝은 기계 학습의 한 분야로, 인공신경망을 사용하여 데이터에서 의미있는 표현을 추출하는 방법입니다. 이러한 인공신경망은 생물학적인 뉴런을 모방한 계산 모델입니다. 딥러닝은 다양한 층(layer)으로 구성된 인공신경망을 사용하여 높은 수준의 추상적인 정보를 학습하고 패턴을 인식합니다. 딥러닝의 기본 원리는 입력 데이터를 통해 다양한 층의 가중치와 편향을 조정하면서 목표값과의 .. 2023. 7. 19.