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딥 러닝 (Deep Learning)2

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.
AI(Artificial Inetlligence)에 대한 보고서 인공 지능(AI, Artificial Intelligence)은 컴퓨터 시스템이 인간과 유사한 지능을 가지도록 설계된 기술이나 프로그램을 의미합니다. 이 기술은 다양한 분야에서 활용되며, 다양한 형태와 수준의 지능을 구현할 수 있습니다. 여기에는 기계 학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 로봇 공학 등이 포함됩니다. 주요 기술 기계 학습 (Machine Learning) : 데이터에서 패턴을 학습하고 예측 모델을 구축하는 기술로, 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등이 포함. 딥 러닝 (Deep Learning) : 다층 신경망을 사용하여 복잡한 문제를 해결하는 기계 학습의 한 분야로, 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등에 적용. 자연어 처리 (Natural Language Processing,.. 2024. 2. 10.
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