딥러닝 2

[3과목] 고급 분석기법 - 딥러닝

1. 딥러닝 분석 (1) 딥러닝 분석의 개념 ① 인공신경망(ANN : Artificial Neural Network) 인공신경망은 기계학습과 인지과학에서 생물학의 신경망(동물의 중추신경계중 특히 뇌)을 통해 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘이다. - 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)이 학습을 통해 시냅스의 결합 세기를 변화시켜, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 가리킨다. - 인공신경망의 문제점 * 계산속도의 저하 * 초기치의 의존성 * 과적합 문제 ② 딥러닝(Deep Learning) 여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화(abstractions, 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업)를 시도하는 기계 학습 알고리즘의 집..

[1과목] 빅데이터의 이해 - 빅데이터와 인공지능, 딥러닝

네이버 카페 "이기적스터디카페" 빅데이터 분석기사 - 핵심 요약집을 참고하였습니다. 정확한 내용은 아래 링크를 참고하세요. https://cafe.naver.com/yjbooks/7872 [1과목] 빅데이터의 이해 - 빅데이터와 인공지능, 딥러닝 1. 인공지능의 정의 - 인공지능은 기계를 지능화하는 노력을 말한다. - 인공지능은 합리적 행동 수행자(Rational Agent)이며, 어떤 행동이 최적의 결과를 낳을 ... cafe.naver.com 1. 인공지능의 정의 - 기계를 지능화하는 노력. - 합리적 행동 수행자(Rational Agent)이며, 어떤 행동이 최적의 결과를 낳을 수 있도록 하는 의사결정 능력을 갖춘 에이전트를 구축하는 것 - 설정한 목표를 극대화하는 행동을 제시하는 의사결정 로직 2..