Ect./머신러닝 맛보기2 인공지능 모델 - Neural Network 인간의 뇌가 작동하는 방식 외부의 자극이 감지 되면 -> 자극 감지 기관으로부터 뇌의 특정 부분까지 신경계가 활성화 -> 해당 정보를 처리 신경세포(Neuron)들은 전기적인 신호를 이용하여 메세지를 주고 받음 Neural Network 신경망 계층 구조가 뇌에 있는 뉴런의 네트워크 구조와 유사한 컴퓨팅 모델 Neuron에 해당하는 Node 요소들을 연결하여 만든 네트워크, 전기적 신호는 외부 자극에 따라 연결 관계를 바꾸는 방식으로 만들어지는데 이 연결관계를 node들의 가중치(weight)로 처리한다. 신경망은 inputs(외부자극)에 가중치를 곱한 총합이 activation function(활성 함수)에 따라 출력되는 방식으로 구성된 것 신경망의 트레이닝은 inputs 을 취합하여 최종 출력과 비슷.. 2023. 6. 29. 인공지능과 Orange - 객관식 예측 사용해보기 요즘 딥러닝이다, 머신러닝이다 말들이 많아서 여러 책을 읽어보고 있다. 인공지능 사람처럼 똑똑한 기계 머신러닝이란 인공지능을 구현하는데 성공한 방법... 어떤 사람이 특정 영화를 좋아할지 여부와 같은 분류 사람의 키와 같은 정량적 예측을 함으로써 데이터를 의사결정으로 변환해주는 도구와 기술의 집합을 의미 딥러닝 머신러닝을 활용한 인공지능의 고도화 방법 머신러닝은 기본적으로 공식을 알려주고 답을 구하게 한 방법이 아닌, 답을 알려주고 공식을 깨우치게 한 것이다. 문제와 답을 보며 공식을 깨우치게 한 과정을 Learning 이라 칭하게 했고 기계가 공부한다는 것을 머신러닝이라고 부르게 된 것이다. 비지도학습 답을 알려주고 공식을 기계가 깨우치게 하는 것이 머신러닝의 기본인데, 답을 알려주지 않고 공부시키는 .. 2023. 6. 26. 이전 1 다음
