기계학습2 기계학습 신경망은 신경망은 기계 학습과 딥 러닝을 배울 때 기본적인 항목 중 하나입니다. 신경망이란 인간의 뇌 내의 신경세포의 네트워크 구조를 인공적으로 모방하고 문제해결 능력을 갖도록 수학 모델로 표현한 것입니다. 시냅스의 결합에 의해 복수의 상호 접속하는 인공 뉴런으로 구성되는 숨겨진 층을 다층 조합하는 것으로 학습을 실시합니다. 신경망은 복잡한 함수 근사를 하지 않으면 분류나 회귀를 할 수 없는 경우에도 함수 근사를 할 수 있다는 특징을 가지고 있습니다. 신경망은 이미지 인식, 음성 인식, 패턴 인식, 데이터 분류, 미래 예측에 활용되고 있으며 전력 회사의 전력망 부하를 정확하게 예측한 발전 효율을 최적화및 ATM에 의한 수표에 기재된 계좌 번호와 예금액의 읽기와 종양의 양성인지 악성인지의 분류 등의 실례가 있습니다.. 2021. 12. 19. 기계 학습이란 기계 학습은 최근 큰 주목을 받고 있는 AI , 인공지능 , 딥러닝 등 연구 분야와 깊은 관계가 있습니다.기계 학습은 인간과 동물이 경험을 통해 자연스럽게 학습하는 것을 컴퓨터로 만들려는 데이터 분석 기술입니다. 기계 학습 알고리즘은 주어진 방정식을 모델로 사용하지 않고 데이터에서 직접 정보를 학습하는 컴퓨팅 기술입니다. 알고리즘은 학습에 사용할 수 있는 샘플 수가 증가함에 따라 적응적으로 성능을 향상시킵니다. 빅데이터 가 증가함에 따라 기계 학습은 다음과 같은 분야의 문제를 해결하기 위한 중요한 기술이 되고 있습니다. 금융 공학에서는 수리 금융 및 기계 학습 기술을 사용하여 거래, 위험 회피, 투자 및 위험 관리에 대한 의사 결정을 지원합니다. 금융 공학은 판매자 측의 금융 상품에 대한 가격, 평가 및.. 2021. 12. 18. 이전 1 다음
