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Comkevin's IT 전문지식 창고/AI · LLM · 데이터 기술10

[IT-인공지능] 순환 신경망(RNN) 개요, 동작원리, 기술 요소, 사용 사례 탐구 목 차순환 신경망, RNN(Recurrent Neural Network) 알고리즘 개요순환 신경망, RNN(Recurrent Neural Network) 작동 원리 및 기술 요소순환 신경망, RNN(Recurrent Neural Network) 주요 사용 사례순환 신경망, RNN(Recurrent Neural Network)의 한계와 개선마무리 최근 몇 년 동안, 기계 학습과 인공 지능 분야에서의 혁신은 우리의 일상생활을 크게 바꾸고 있습니다. 특히, 시계열 데이터에 대한 예측 능력이 중요한 여러 응용 분야에서 순환 신경망(RNN)이 두드러지게 활용되고 있습니다. 본 편에서는 RNN의 개요와 핵심 원리 및 사용 사례에 대해 더 자세히 알아보겠습니다.1. 순환 신경망, RNN(Recurrent Neural.. 2024. 1. 26.
[IT-인공지능] 합성곱 신경망(CNN) 개요와 동작 매커니즘 및 응용분야 목 차합성곱 신경망, CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘 개요CNN(Convolution Neural Network) 동작 개념도 및 동작 메커니즘 세부 설명CNN(Convolution Neural Network) 응용분야마무리본 편에서는 합성곱 신경망, CNN(Convolution Neural Network)에 대한 복잡성을 탐구하며, 특히 이미지 인식 및 처리 작업에서의 탁월한 성과로 알려진 이 깊은 학습 알고리즘에 대해 다룹니다. CNN의 독특한 아키텍처는 이미지로부터 특징을 자동으로 추출하고 학습하는 데에 있어서 중추적인 역할을 합니다.1. 합성곱 신경망, CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘 개요1.1 합성곱 신경망, CNN(Convol.. 2024. 1. 16.
[IT-인공지능] 딥 러닝(Deep Learning, DL) 개념 및 주요 알고리즘 소개 목 차딥 러닝 (Deep Learning, DL) 개념딥 러닝(Deep Learning, DL) 등장 배경딥 러닝(Deep Learning, DL) 주요 알고리즘딥 러닝 (Deep Learning, DL) 실제 적용 사례 1. 딥 러닝 (Deep Learning, DL) 개념 및 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)과의 관계1.1 딥 러닝(Deep Learning) 개념사람의 개입이 필요하지 않은 능동적인 비지도 학습(Supervised learning)과 결합되어 컴퓨터가 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있는 인공지능 기술을 말합니다.본질적으로 딥 러닝(DL)은 인공 신경망(ANN, Artifical Neural Networks)에 기반한 일련의 기계 학습의 집합체로 컴퓨터에게 사람의 사고방식을 가르치는 .. 2023. 11. 19.
[IT-인공지능] 기계학습(Machine Learning, ML) 개념 및 기본 알고리즘 목 차기계학습 (Machine Learning) 개념기계학습(Machine Learning) 분류기계학습(Machine Learning) 실제 적용 사례 1. 기계학습 (Machine Learning, ML) 개념 환경과의 상호작용에 기반한 경험적인 데이터로부터 스스로 성능을 향상하는 시스템을 연구하는 기술을 말합니다.본질적으로 머신 러닝은 명시적인 프로그래밍 없이도 컴퓨터가 학습하고 결정을 내릴 수 있게 하는 인공 지능(AI)의 하위 집합입니다. 미리 정의된 규칙에 의존하는 대신 머신 러닝 알고리즘은 데이터로 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 개선합니다. 이 적응과 진화의 능력이 머신 러닝을 전통적인 규칙 기반 프로그래밍과 구별하는 특징입니다. 2. 기계학습(Machine Learning, ML) 분.. 2023. 11. 19.

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