EunSeo's Dev Story

01 딥러닝 개론 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계 - 인공지능은 인공적으로 사람의 지능을 구현하는 것이고, 다양한 방법론 중 하나가 머신러닝이다. - 머신러닝의 다양한 방법론 중 하나가 딥러닝이다. 딥러닝이란? 인공신경망이란? 현대의 다양한 딥러닝 기술 적용 사례 02 퍼셉트론 ( Perceptron ) 1958년 초기 신경망 퍼셉트론의 등장 - 퍼셉트론 : 딥러닝의 가장 기본적인 단위 초기 형태의 신경망, 퍼셉트론 - 퍼셉트론은사람의 신경세포인 뉴런과 비슷한 구조로 만들어졌다. 퍼셉트론의 기본 구조 - 가중치 : 들어오는 신호에 대해 얼만큼 신호를 증폭해주는 정도를 의미한다. - bias : 들어오는 입력값에 상관없이 들어오는 값 활성화 함수 ( Activation Function ) - 활성화 함..

01 인공지능 / 머신러닝 수업 개론 수강 목표 커리큘럼 02 머신러닝 정의 빅 데이터와 머신러닝 - 4차 산업 흐름에 따라 수 많은 정보가 디지털 데이터로 저장되고 있다. - 빅 데이터를 통해 IoT, 클라우드, 머신러닝 기술이 상호 협력하고 있다. - 머신러닝은 빅 데이터를 분석할 수 있는 강력한 툴이다. - 기존 통계학 및 시각화 방법의 한계를 해결할 수 있다. 머신러닝이란? 명시적으로 프로그래밍을 하지 않고도 컴퓨터가 학습할 수 있는 능력을 갖게 하는 것이다. - 머신러닝은 Train ( 학습 ) 과정을 거쳐 Predict ( 예측 )을 하고, 결과에 따라 Action ( 행동 )을 한다. 머신러닝의 기법 구분 03 지도학습과 비지도학습 지도학습 VS 비지도학습 - 지도학습과 비지도학습의 구분은 ..