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2.인공지능과 학습(1215 설권능) - Coggle Diagram
2.인공지능과 학습(1215 설권능)
기계학습과 데이터
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데이터 공정성은 데이터 수집,처리,사용,공유 과정에서의 공평성과 투명성을 의미한다
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딥러닝의 이해와 활용
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퍼셉트론:인공신경망을 실제로 구현한
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입력층,은닉층,출력층의 구조를 갖춘 인공신경망
을 다층 퍼셉트론이라 한다
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합성곱 신경망을 이용한 컴퓨터 비전,순환 신경망을 이용한
음성인식 및 자연어 처리 등이 있다
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딥러닝으로 손 글씨 분류하기
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인공신경망에 층을 추가할 떄는 add() 함수,딥러닝 모델을 설정할 떄는 compile()함수,학습시킬 때는 fit()
함수를 사용한다
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기계학습의 유형
지도학습,비지도학습,강화학습
지도학습:정답이 있는 데이터를 활용하여 학습하는 것
비지도 학습:정답을 알려주지 않고 데이터만을 제시하여 학습하는 방법
강화학습:답을 직접 알려주지 않고 컴퓨터가 제시한 답안에 대해
보상을 다르게 줌으로써 정답에 가까워지도록 하는 방법
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기계학습 알고리즘 유형
회귀 알고리즘,분류 알고리즘,군집 알고리즘
회귀 분류는 지도학습에 해당 군집은 비지도 학습에 해당