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소개 Matlab은 데이터 분석 및 과학 연구를 위한 소프트웨어로써, 최근에는 딥 러닝 분야에서도 많이 사용되고 있습니다. 딥 러닝은 인공 신경망 기술을 이용하여 데이터를 분석하고 패턴을 찾아내는 기술입니다. 이번 포스팅에서는 Matlab을 이용해서 딥 러닝 분야에서의 응용 사례에 대해 알아보겠습니다. 자연어 처리 자연어 처리는 인공 지능 분야에서 중요한 분야 중 하나로, 텍스트 데이터를 처리해서 자연어의 의미를 이해하는 … Read more

딥 러닝 네트워크란 무엇인가? 딥 러닝 네트워크는 인공신경망의 한 종류로, 다양한 머신러닝 기법들 중 가장 큰 화제를 모은 기술이다. 딥 러닝 네트워크는 인간의 뇌의 작동 방식에서 영감을 받아서 만들어졌기 때문에, 이것은 사람의 인지 능력과 비슷한 대용량 데이터들을 매우 빠르게 분석하고 판단할 수 있는 기술을 구현한 것이다. 딥 러닝 네트워크의 구조와 기능 딥 러닝 네트워크는 각각의 … Read more

딥 러닝 데이터: 무엇을, 왜, 어떻게? 딥 러닝은 기계학습의 한 분야로, 대용량의 데이터를 이용하여 인공 신경망을 학습시키고 예측을 수행합니다. 학습에 사용되는 데이터의 양과 질은 딥 러닝 성능에 직접적인 영향을 미치며, 데이터가 충분하지 않거나 일정 수준 이상의 품질을 갖추지 못한다면 예측 결과의 정확도는 떨어집니다. 이번 글에서는 딥 러닝 데이터에 대해 무엇을, 왜, 어떻게 수집하고 분석하는지 살펴보겠습니다. … Read more

Python Deep Learning: 개요 및 관련 용어 Python Deep Learning은 인공지능의 분야 중 하나로, 딥 러닝 기술을 이용한 기계학습 알고리즘을 구현하는 데 있는 것을 말합니다. 이를 통해 인간의 뇌 신경 기능을 모방하여, 기계의 학습 능력을 향상시킨 것입니다. 용어 설명 딥 러닝 (Deep Learning) 딥 러닝은 마치 인간의 뇌처럼 자동으로 특징을 추출하고, 이를 통해 패턴을 학습시키고 … Read more

NLP와 딥 러닝이란? NLP (Natural Language Processing)는 인간이 사용하는 언어를 이해하고 처리하는 분야를 의미합니다. 이러한 처리 작업은 컴퓨터 기반의 모델링과 분석을 요구하며, 딥 러닝 기술이 그 중에서도 가장 많이 사용됩니다. 딥 러닝은 인공 신경망을 사용한 기계 학습 방식으로, 다층 퍼셉트론, CNN (Convolutional Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network) 등의 다양한 인공 신경망 모델이 존재합니다. 이러한 … Read more

Long Short-Term Memory (LSTM) 딥 러닝 딥 러닝은 인공신경망(ANN)의 한 종류로, 머신 러닝의 한 분야입니다. 딥 러닝의 목적은 고차원, 비선형 데이터의 표현(representation)을 학습하는 것이며, 그 중 LSTM은 시계열 데이터의 예측문제에 특화된 딥 러닝 모델입니다. LSTM의 개념 LSTM은 기본적인 인공신경망 모델에 기억력(memory)을 추가한 방법입니다. 이전의 데이터 포인트들을 잘 기억하면서, 현재 데이터의 패턴을 학습할 수 있습니다. LSTM … Read more