딥러닝이란? 인공지능, 머신러닝과 딥러닝 정의 `인공지능(Artificial Intelligence)` : 문제를 인식하고 해결하는 능력인 지능을 구현하는 기술 ` 머신러닝(Machine Learning)` : 기계 스스로 학습하여 지능을 습득하는 기술 학습 알고리즘을 통해 데이터에 숨겨진 정보와 규칙을 기계 스스로 습득하고 그 결과를 이용해서 새로운 것을 예측하고 추론하는 기술 `딥러닝(Deep Learning)` : 생체 신경망을 모방해서 만든 `인공 신경망(Artifical Neural Network, ANN)`을 이용하여 복잡한 데이터 관계를 찾아내는 머신러닝 기법 인공 신경망이 `깊은 신경망(Deep Neural Network)`으로 발전하여 딥러닝이라는 이름 명명 머신러닝과 딥러닝의 관계 전통..
퍼셉트론이란? `퍼셉트론(perceptron)`은 다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력한다. 퍼셉트론의 신호는 '신호가 흐른다'를 의미하는 1, '신호가 흐르지 않는다'를 의미하는 0의 두 가지 값을 가질 수 있다. 입력 신호가 뉴런에 보내질 때는 각각 고유한 가중치가 곱해짐(W1X1, W2X2) 뉴런에서 보내온 신호의 총합이 정해진 한계를 넘어설 때만 1을 출력되며 '뉴런이 활성화한다'라고 표현 정해진 한계를 `임계값`이라고 하며 세타로 표현 퍼셉트론은 복수의 입력 신호 각각에 고유한 가중치를 부여하며, 가중치는 각 신호가 결과에 주는 영향력을 조절하는 요소로 작용 가중치가 클수록 해당 신호가 그만큼 더 중요함을 의미 단순한 논리 회로 AND 게이트 `AND 게이트`는 입력이 둘이고 출력은 ..
Supervised Learning vs Unsupervised Learning 지도 학습 Supervised Learning에는 대표적으로 Discriminative Model이 있다. 이에는 로지스틱 회귀분석, 뉴럴 네트워크 등이 해당된다. Discriminative Model은 Input이 주어지면 Input이 해당하는 클래스를 맞추기 위해 학습하게 된다. 비지도 학습 Unsupervised Learning에는 대표적으로 Generative Model이 있다. Generative 모델은 Label이 없이 학습하게 되며, 학습 데이터의 분포를 학습하는 것이 목적이다. GAN(Generative Adversarial Network)이란? GAN(Generative Adversarial Network)이..
