반응형 딥 러닝 (Deep Learning) 발전단계1 딥 러닝 (Deep Learning)에 대하여 딥 러닝은 인공 지능 (AI)의 한 분야로, 인간의 뇌 구조를 모방한 인공 신경망 (ANN)을 이용하여 데이터를 학습하고 예측하는 기술입니다. 딥 러닝은 다층의 인공 신경망을 사용하여 데이터에서 복잡한 패턴을 추출하고 학습하며, 이를 통해 높은 정확도의 예측을 가능하게 합니다. 딥 러닝의 주요 특징 높은 정확도: 딥 러닝 모델은 대량의 데이터를 학습하여 높은 정확도를 달성할 수 있습니다. 자동 특징 추출: 딥 러닝 모델은 데이터에서 자동으로 중요한 특징을 추출하여 학습합니다. 다양한 데이터 적용: 딥 러닝 모델은 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 유형의 데이터에 적용될 수 있습니다. 딥 러닝의 주요 구성 요소 인공 신경망: 인간의 뇌 구조를 모방한 컴퓨팅 모델입니다. 학습 알고리즘: 인공 신경망의 가중치.. 2024. 2. 12. 이전 1 다음 반응형