딥러닝 이란
딥러닝은 기본 층들을 쌓아서 구성한 신경망(Neural Network)이라는 모델을 사용하여 학습을 진행합니다. 신경망은 뉴런(Neuron)들로 이루어진 그룹을 의미합니다. 신경망은 원래 신경 생물학의 용어입니다. 뉴런들의 끝이 다른 뉴런들과 연결된 구조입니다. 뇌 구조를 이해하는 것에서 영감을 받아서 딥러닝 모델의 핵심 개념을 설명하지만, 실제로 뇌를 모델링하여 만든 것은 아니라고 합니다. 그저 하나의 데이터 학습을 새로운 방식으로 하는 수학 모델이라고 보시면 됩니다.
'인공지능 > 딥러닝' 카테고리의 다른 글
| 딥러닝 하이퍼 파라미터 용어: optimizer 와 손실함수(loss function) (0) | 2022.12.27 |
|---|---|
| 딥러닝 하이퍼파라미터 용어 : Dense/units/activation/input_shape (0) | 2022.12.27 |
| 딥러닝 기초 : Dummy variable trap (0) | 2022.12.27 |
| 딥러닝 하이퍼 파라미터 용어 : activation Functions (수정) (0) | 2022.12.27 |
| 딥러닝 하이퍼 파라미터 용어 : epoch와 batch size (0) | 2022.12.27 |