전체 글 (291) 썸네일형 리스트형 딥러닝의 한계 딥러닝의 한계 딥 러닝 모델의 가장 큰 한계는 관찰을 통해 학습한다는 것입니다. 따라서, 그들은 일반화된 방식으로 학습하지 않습니다. 모델은 훈련 데이터에 무엇이 있었는지만 알고 있으며, 이는 더 넓은 기능 영역을 대표하지 않습니다. 예를 들어, 모델이 고양이와 개의 사진에 대해 훈련을 받았다면, 비슷한 특징을 가진 다른 동물을 정확하게 예측할 수 없게 됩니다. 딥러닝의 또 다른 한계는 편향에 대한 문제입니다. 모델이 편향을 포함하는 데이터를 학습하는 경우 예측에서 이러한 편향을 재현합니다. 예를 들어, 데이터 과학자들이 음성 비서 서비스를 개발하여 특정 지역의 사람들의 목소리로 훈련한다고 가정해보면, 이 경우 모델은 다른 지역에서 사용되는 사투리나 억양을 이해하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 딥 러.. 딥러닝 신경망과 활용 딥러닝 신경망 전형적인 신경망(neural network)은 입력 노드층, 복수의 은닉층 및 출력층의 노드층을 포함합니다. 인공 신경망이라고 불리는 이 신경망은 인간 뇌의 행동을 반영하는데, 이것은 컴퓨터 프로그램이 패턴을 인식하고 다른 문제들을 해결할 수 있게 해 줍니다. 뉴럴 네트워크는 시간이 지남에 따라 학습하고 정확도를 향상시키기 위해 방대한 양의 훈련 데이터에 의존합니다. 데이터 과학자는 레이블이 지정된 데이터 세트에 대한 감독 학습을 활용하여 알고리즘을 교육합니다. 뉴런은 시냅스라고 불리는 선으로 연결되어 있고, 각 시냅스에는 활성화 번호에 의해 결정되는 가중치가 있어 무게가 클수록 다음 신경망 계층에서 더 우세합니다. 딥 러닝 아키텍처 또는 뉴럴 네트워크에는 여러 가지 유형이 있습니다. 예를.. 딥러닝의 작동과 모델 딥 러닝은 우리의 일상생활에서 필수적인 부분이 되었습니다. 우리는 알게 모르게 딥 러닝을 매일 사용하고 있습니다. 예를 들어 구글이 몇 초 만에 전체 웹 페이지를 언어 간에 자동으로 번역하거나 얼굴 인식으로 휴대폰을 잠금 해제하는 것들이 딥 러닝의 산물입니다. 딥 러닝은 인공지능(AI)의 하위 집합인 머신 러닝(ML)의 하위 집합이고, AI는 기계가 인간의 행동을 모방할 수 있게 하는 기술인 반면, ML은 데이터로 훈련한 알고리즘을 통해 AI를 실현하는 기술입니다. 동시에 데이터 과학은 인공지능, 기계학습, 딥러닝을 망라하는 영역입니다. 딥 러닝은 인간의 뇌 구조에서 영감을 얻은 기계 학습 기술로 사용되는 모델 및 머신 러닝과 어떻게 다른지 알아보겠습니다. 딥러닝과 작동 딥 러닝은 인간 뇌의 구조와 기능.. 이전 1 ··· 83 84 85 86 87 88 89 ··· 97 다음
