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딥 러닝(Deep Learning)은 인간의 뇌 작동 방식을 모방하여 기계가 자동으로 학습하도록 만들어진 인공신경망이다. 파이썬은 주로 딥 러닝 모델을 개발하고 구현하는 데 널리 사용되는 언어 중 하나이다. 이번 포스팅에서는 파이썬으로 딥 러닝 모델을 개발하는 방법과 유용한 라이브러리들에 대해 알아보도록 하겠다. 1. 딥 러닝 모델 구현하기 1.1 인공신경망 구현하기 인공 신경망은 input layer, hidden layer, output layer로 … Read more

딥 러닝과 머신 러닝 차이점이란? 딥 러닝과 머신 러닝은 둘 다 인공 지능 분야에서 사용되는 기술이지만, 둘의 차이점이 존재합니다. 머신 러닝은 기계 학습을 의미하며, 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 나뉘어집니다. 지도 학습은 데이터의 입력과 그 데이터에 대한 출력이 주어질 때 이를 학습한 후, 새로운 입력 데이터를 분류하는 기술입니다. 비지도 학습은 데이터의 입력은 주어지지만, 출력이 … Read more

딥 러닝이란 무엇인가? 딥 러닝(deep learning)은 인공신경망(Artificial Neural Network)과 같은 알고리즘을 사용하여 높은 수준의 추상화(abstraction)를 구현하는 머신 러닝(Machine Learning) 기술 중 하나입니다. 딥 러닝은 인간의 두뇌와 비슷한 방식으로 작동합니다. 인공신경망은 구조적으로 뇌의 신경세포인 뉴런과 유사하며, 이를 통해 입력 데이터를 처리하고, 패턴을 인식하며, 결과를 출력합니다. 딥 러닝은 인식, 분류, 인지, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용됩니다. … Read more

머신 러닝과 딥 러닝의 차이 머신 러닝과 딥 러닝은 둘 다 인공지능의 하위 분야로서 광범위하게 사용되고 있습니다. 하지만 둘의 차이점에 대해서는 여전히 많은 논란이 있습니다. 이번 글에서는 머신 러닝과 딥 러닝의 차이점을 알아보도록 하겠습니다. 머신 러닝 머신 러닝은 컴퓨터가 학습을 통해 스스로 문제를 해결하는 기술입니다. 즉, 데이터 분석에서 머신 러닝을 사용하면 전체 데이터 세트를 자동으로 … Read more

딥 러닝 기술의 핵심이란 무엇인가? 딥 러닝은 인공지능 분야에서 가장 핵심적인 기술 중 하나입니다. 이는 인공신경망(Artificial Neural Network)과 관련된 기술로, 뇌의 생물학적 모델을 차용하여 계산하는 방식을 사용합니다. 이렇게 학습된 딥 러닝 모델은 복잡한 패턴 인식과 분류, 예측 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 딥 러닝의 구조와 작동 원리 딥 러닝 모델의 구조는 이전의 전통적인 머신러닝 … Read more

박해선 딥 러닝 블로그 포스팅! 딥 러닝이란? 딥 러닝은 인공신경망(Artificial Neural Networks)을 기반으로 하는 머신 러닝 알고리즘의 일종입니다. 다양한 복잡한 문제 해결에 대해 인간 수준 이상의 성능을 기대할 수 있어 현재 가장 인기 있는 머신 러닝 방법 중 하나입니다. 딥 러닝의 구성 요소 딥 러닝의 핵심적인 구성 요소는 뉴런(Neuron)과 층(Layer) 입니다. 뉴런은 인간 뇌의 신경세포를 … Read more