AIDE 2급 이론 - 3

딥러닝의 표현 방식에 대해 설명드리겠습니다. 딥러닝은 기계가 자동으로 대규모 데이터에서 패턴과 규칙을 학습하는 것을 의미하며 학습을 기반으로 의사결정이나 예측 등을 수행하는 기술입니다.

여러 층을 가진 인공신경망 ANN을 사용하여 머신러닝 학습을 수행하는 것을 딥러닝이라고 합니다. 내용을 보면 인공신경망과 비슷하다고 느끼실 겁니다.

인공신경망과 딥러닝의 다른 점은 은닉층 히든레이어의 구조가 다르다는 점입니다. 딥러닝은 은닉층이 하나 이상으로 복잡한 구조를 가지고 있습니다.

딥러닝 구조에 대해서 조금 더 자세히 알아보겠습니다. 딥러닝은 입력층, 은닉층 ,출력층 총 세 개의 구조로 구성되어 있습니다.

학습하고자 하는 데이터를 입력하는 입력층- 인풋레이어, 입력된 데이터를 여러 단계로 처리하는 은닉층 - 히든레이어, 처리된 결과를 출력하는 출력층 - 아웃풋레이어로 구성되어 있으며 은닉층이 여러 개의 복잡한 구조를 가지고 있는 특징이 있습니다. 딥러닝이 학습데이터를 학습하는 방법에 대해 설...