Deep Learning (2) 썸네일형 리스트형 Tensor: 딥러닝에서는 왜 텐서를 기본 데이터 구조로 사용하는가? 1. 딥러닝: 데이터로 학습한다.딥러닝이란 복잡한 패턴과 데이터를 학습하는 방법을 말한다.여기서 딥(deep)은 신경망의 여러 층을 의미하는데, 이러한 깊은 구조가 다양한 수준의 추상화를 통해 데이터로부터 학습을 가능하게 하는 것이다. 딥(deep), 신경망, 층에 대해서는 더 자세하게 공부하는 것으로 하고, 이번에는 데이터로 학습을 가능하게 한다는 것에 집중해보자. 2. 데이터로 학습하려면우리의 일상은 데이터로 가득 차 있다.이메일에서부터 사진, 비디오까지 우리는 매일 수많은 데이터와 상호작용하고 있는 것이다. 이러한 일상의 복잡한 데이터를 먼저는 기계 학습 모델이 이해하고 처리할 수 있는 형식으로 만들어야 하고, 만들어진 형식속에서 규칙을 찾고 학습을 하는 것이다. 기계 학습 모델이 이해하고 처리할 .. 머신러닝의 종류와 활용방법 머신러닝의 종류1) 지도 학습 (Supervided Learning)정답이 라벨로 표시된 데이터를 사용해 모델을 훈련시키는 방법이다.이 방식은 데이터의 입력과 그에 대항하는 출력(라벨) 사이의 관계를 학습하여, 새로운 데이터에 대한 예측을 수행한다.활용 예시)이메일 스팸 필터링: 스팸 메일과 일반 메일을 구분신용 점수 평가: 개인의 신용 기록을 바탕으로 신용 점수 예측의료 진단: 환자의 임상 데이터를 사용해 질병을 진단주가 예측: 과거의 주가 데이터를 분석해 미래의 주가 변동 예측손글씨 인식: 손으로 쓴 글자나 숫자를 인식하여 디지털 텍스트 변환 2) 비지도 학습 (Unsupervided Learning)비지도 학습은 라벨이 없는 데이터에서 숨겨진 패턴이나 구조를 찾아내는 방식이다. 이 방법은 데이터의 .. 이전 1 다음