신경망과 딥 러닝에 대해 설명합니다.
인공 지능(AI)은 우리 주변에 있으며 우리가 살고, 일하고, 상호 작용하는 방식을 변화시키고 있습니다. 농부들은 인공 지능과 딥 러닝을 사용하여 농작물과 기상 조건을 분석합니다. 마케터는 기계 학습을 사용하여 구매 선호도와 영향력 있는 광고에 대해 자세히 알아봅니다.
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영화 산업은 인공 지능과 학습 알고리즘을 사용하여 새로운 장면, 도시 및 특수 효과를 만들어 영화 제작 방식을 변화시킵니다.
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은행가는 인공 신경망과 딥 러닝을 사용하여 경제 동향과 투자에서 기대할 수 있는 것을 발견합니다. 소셜 미디어 네트워크는 사용자가 보고 싶은 것을 학습하고 신경망과 딥 러닝을 사용하여 사용자가 좋아하고 원하는 종류의 콘텐츠를 제공합니다.
하지만 이 모든 것을 가능하게 하는 기반 기술은 과연 무엇일까요?
인공 신경망과 심층 네트워크는 인공 지능의 일부입니다. 그러나 대부분의 사람들에게 이러한 용어는 유행어에 불과합니다. 그 용어가 실제로 무엇을 의미하는지 또는 어떻게 작동하는지 이해하지 못합니다.
데이터 과학 또는 IT 학위를 취득하려면 기계 학습 및 딥 러닝 모델이 업계를 어떻게 변화시키고 있는지 이해하는 것이 중요합니다. 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 분석 분야의 직업은 AI와 딥 러닝으로 인해 빠르게 변화하고 있으며, 최신 트렌드를 따라잡기 위해서는 최신 동향을 파악하는 것이 중요합니다.
신경망과 딥 러닝이 무엇이며 이들이 어떻게 주변 세계를 혁신하고 있는지 알아보세요.
신경망이란 무엇입니까?
간단히 말해서 인공 신경망(ANN)은 정보를 취하고 컴퓨터가 지식과 예를 기반으로 출력을 생성하도록 돕는 기계 학습의 예입니다. 기계는 신경망과 알고리즘을 활용하여 다시 프로그래밍할 필요 없이 적응하고 학습할 수 있습니다. 신경망은 각 뉴런이나 노드가 문제의 작은 부분을 해결하는 책임이 있는 인간 두뇌의 모방입니다. 그들은 상호 연결된 노드가 문제를 해결하고 출력을 제공할 수 있을 때까지 그들이 알고 학습한 것을 네트워크의 다른 뉴런에 전달합니다. 시행착오는 신경망의 큰 부분이며 노드가 학습하는 데 핵심입니다. 신경망은 새로운 정보에서 학습할 수 있기 때문에 계산 통계 모델과 다릅니다.
간단히 말해서 신경망과 딥 러닝은 인간의 뇌와 같은 기능을 하기 때문에 상당히 이해하기 쉽습니다. 정보 입력이 있고, 정보는 딥 히든 레이어를 통해 네트워크 내부의 상호 연결된 뉴런 또는 노드 간에 흐르고 알고리즘을 사용하여 학습한 다음 솔루션을 출력 뉴런 레이어에 넣어 최종 예측 또는 결정을 제공합니다.
신경망의 일부입니다.
신경망 에는 다음 을 포함하여 작동하는 데 도움 이 되는 많은 요소가 있습니다.
뉴런 - 각 뉴런 또는 노드는 앞에 있는 레이어에서 출력을 가져오고 참 또는 거짓을 나타내는 1과 0 사이의 숫자를 내보내는 함수입니다.
입력 레이어와 입력 뉴런
은닉층 - 이것은 많은 뉴런으로 가득 차 있으며 신경망은 내부에 많은 은닉층을 가질 수 있습니다.
출력 레이어 - 정보가 모든 은닉 레이어를 통해 분할된 후 결과가 나오는 곳입니다.
시냅스 - 이것은 신경망 내부의 뉴런과 레이어 간의 연결입니다.
이러한 부분은 함께 작동하여 예측을 하고 문제를 해결하는 데 도움이 되는 신경망을 만듭니다. 입력 레이어의 입력 뉴런에 입력이 수신되고 정보는 시냅스 연결을 통해 숨겨진 레이어로 이동합니다. 은닉층 내부의 각 뉴런은 다른 층의 다른 노드와 연결되어 있습니다. 뉴런이 정보를 받으면 일부 정보를 다음 연결된 뉴런으로 보냅니다. 알고리즘은 정보를 분석하는 데 중요합니다. 전송하는 정보의 양 또는 가중치는 수학적 활성화 함수에 의해 결정되며 활성화 함수의 결과는 0과 1 사이의 숫자가 됩니다. 각 계층에는 활성화 함수의 일부로 계산되는 편향도 있습니다.. 해당 활성화 함수의 출력은 출력 계층에 도달할 때까지 다음 은닉 계층에 대한 입력입니다.
신경망과 딥 러닝.
딥 러닝은 딥 신경망이라고 하는 매우 큰 신경망에 불과합니다. 심층 신경망에는 더 많은 정보를 저장하고 작업할 수 있는 일반 신경망보다 훨씬 큰 많은 숨겨진 계층이 있기 때문에 심층 학습이라고 합니다. 딥 러닝과 딥 뉴럴 네트워크는 인공 신경망에 의존하는 머신 러닝의 하위 집합인 반면 머신 러닝은 알고리즘에만 의존합니다.
딥 러닝과 딥 뉴럴 네트워크는 오늘날 다양한 방식으로 사용됩니다. 질문에 답하기 위해 심층 리소스에서 끌어오는 챗봇과 같은 것은 심층 신경망의 좋은 예입니다. 다른 예로는 언어 인식, 자율 주행 차량, 텍스트 생성 등이 있습니다. 더 복잡한 알고리즘을 사용할 때 심층 신경망은 이러한 알고리즘을 빠르고 효과적으로 해결하는 열쇠입니다. 심층 신경망은 컴퓨터가 복잡한 질문에 답하고 더 큰 문제를 해결하는 데 필요한 리소스와 공간을 갖도록 돕는 핵심입니다. 일반 신경망에는 몇 개의 숨겨진 레이어만 있을 수 있습니다. 심층 신경망에는 문제를 해결하고 출력을 생성하는 데 도움이 되는 수백 개의 숨겨진 레이어가 있을 수 있습니다. 심층 신경망이 클수록 문제를 해결하기 위해 더 많은 데이터가 필요합니다.
신경망이 학습하는 방법. 신경망과 딥 러닝
신경망이 스스로 기능하고 학습하기 시작하려면 "가르쳐야" 합니다. 그런 다음 그들은 자신이 내놓은 출력과 얻은 정보에서 배울 수 있지만 어딘가에서 시작해야 합니다. 신경망이 학습을 시작하는 데 도움이 되는 몇 가지 프로세스가 있습니다.
훈련
훈련된 신경망에는 시작할 난수 또는 가중치가 지정됩니다. 그들은 훈련을 위해 감독되거나 감독되지 않습니다. 지도 교육에는 네트워크에 등급 또는 수정 사항을 부여하는 메커니즘이 포함됩니다. 비지도 훈련은 네트워크가 외부의 도움 없이 입력을 파악하도록 합니다.
대부분의 신경망은 지도 학습을 사용하여 더 빠르게 학습할 수 있습니다.
전이 학습
전이 학습은 신경망에 유사한 문제를 제공한 다음 전체 또는 부분적으로 재사용하여 관심 문제에 대한 훈련을 가속화하고 성능을 향상시키는 기술입니다.
특징 추출
기능 추출은 입력에 공급할 모든 데이터를 가져와서 중복 데이터를 제거하고 더 관리하기 쉬운 세그먼트로 묶습니다. 이것은 신경망에 절대적으로 필요한 정보만 제공함으로써 신경망을 통해 문제를 실행하는 데 필요한 메모리와 계산 능력을 줄입니다.
신경망이 할 수 있는 일의 예는 무엇입니까?
이제 신경망이 무엇인지 이해했으므로 신경망이 실제로 무엇을 할 수 있는지 알아야 합니다.
신경망에는 크게 세 가지 주요 응용 프로그램이 있으며 신경망과 딥 러닝이 기술 세계에 어떤 영향을 미치는지에 대한 진정한 통찰력을 얻으려면 이러한 응용 프로그램이 어떻게 생겼는지 이해하는 것이 중요합니다.
분류
신경망의 분류는 신경망이 사용자가 제공하는 특정 규칙에 따라 데이터를 분할하고 분리하는 곳입니다. 분류는 신경망과 딥 러닝에 대한 지도 학습에 사용됩니다. 그들은 귀하를 위해 데이터를 분류하고 귀하의 사양에 따라 분리하므로 다른 클래스를 기반으로 결과를 제공할 수 있습니다.
예를 들어 분류 신경망은 마케터가 고객의 인구 통계를 구분하는 데 도움이 되므로 분류에 따라 고유한 광고를 제공할 수 있습니다.
클러스터링
클러스터링은 유사한 요소를 분리한다는 점에서 분류와 유사하지만 비지도 학습에 사용되므로 요구 사항에 따라 그룹이 분리되지 않습니다. 클러스터링은 연구원들이 데이터 세트 간의 차이점을 찾고 이에 대해 더 많이 배우려고 할 때 신경 네트워킹에서 일반적으로 사용됩니다.
데이터 분석에서 연구원이 특정 그룹을 다르게 만드는 요소를 찾으려고 하는 경우 컴퓨터가 미묘한 차이점 중 일부를 지적할 수 있는지 확인하기 위해 클러스터링을 시도할 수 있습니다.
예측 분석
예측 분석은 신경 네트워킹에서 미래에 대한 결정을 내리는 데 사용됩니다. 신경망은 얻은 데이터를 기반으로 미래에 어떤 일이 일어날지 추측하는 데 도움이 될 수 있습니다. Amazon은 예측 분석의 좋은 예입니다. 이전 쇼핑 경험을 기반으로 Amazon은 예측 분석을 기반으로 귀하가 좋아할 만한 유사한 품목을 표시합니다. 그것은 당신의 행동에서 배우고 당신이 관심을 보이는 것의 종류를 제공하는 데 도움이 됩니다.
IT 분야에 진출하는 경우 신경망과 딥 러닝이 기술의 일반적인 요소가 됨에 따라 이에 대해 배우는 것이 중요합니다. 신경망과 기계 학습은 사라지지 않으므로 IT 분야에 입문하는 사람들은 그들이 작동하는 방식과 오늘날 거의 모든 산업에 미치는 영향을 확실히 이해해야 합니다.
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