1장 딥러닝 소개

1-1 인공지능 소개

- 인공지능(Artificial Intellignce)은 '사람의 지능을 만들기 위한 시스템이나 프로그램'

 

1-2 머신러닝 소개

-머신러닝, 딥러닝, 인공지능

딥러닝, 머신러닝, 인공지능의 관계

- 규칙/훈련

규칙과 훈련의 차이

- 지도 학습

(입력과 타깃으로 모델을 훈련)

- 비지도 학습

(타깃이 없는 훈련 데이터를 사용)

ex) 군집(clustering)

- 강화 학습

주어진 환경으로부터 피드백을 받아 훈련

대표적인 알고리즘: Q-러닝, SARSA, DQN(Deep Q Network)

ex) 알파고

 

- 규칙

가중치와 절편

- 모델

머신러닝의 수학적 표현

가중치 + 절편 = 모델 파라미터

 

1-3 딥러닝 소개

- 복잡한 문제를 해결하기 위해 인공신경망을 다양하게 쌓은 것

- 인공신경망

- 딥러닝은 머신러닝이 처리하기 어려운 데이터를 더 잘 처리함

 

 

 

 

※ 해당 내용은 <Do it! 딥러닝 입문>의 내용을 토대로 학습하며 정리한 내용입니다.