Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
인공지능과 학습(1219이동진) - Coggle Diagram
인공지능과 학습(1219이동진)
데이터 수집하기
-
-
-
직접 데이터를 수집할 수 있다 인터넷 검색 및 웨크롤링, 설문조사 , 인터뷰 결과 정리등 다양한 방식을 통해 데이터를 정리할 수 있다
2.인공지능과 학습(이동진1219)
인공신경망과 퍼셉트론
인공신경망(ANN)은 인간의 신경망 구조를 모방하여 컴퓨터로 처리할 수 있도록 구현한 것이다 . 퍼셉트론 은 이러한 인공신경망을 실제로 구현한 연산 장치로서 여러 개의 입력값을 처리한다
-
-
입력층,은닉층, 출력층의 구조를 깆춘 인공신경망을 다층 퍼셉트론이라고 부른다.
-
딥러닝의 학습 원리
딥러닝에서 학습한다 라는것은 가중치와 편향을 찾아가는 과정을 의미하며, 학습의 최종 목표는 최적의 가중치와 편향을 찾는 것이다
-
확률적 경사 하강법 미니 배치 경사 하강법, 모멘텀, 아담 등이 있다
딥러닝의 활용 분야
-
합성곱 신경망 을 이용한 컴퓨터 비전, 순환 신경망 을 이용한 음ㅁ성 인식 및 자연어 처리 등이 있다
컴퓨터 비전
-
반면 합성곱 신경망은 원래 이미지가 갖고 있던 데이터 구조 그대로, 즉 어떠한 형태의 변환 없이 2차원 배열의 입력 데이터를 사용한다.
-
-
기계학습을 통한 문제 해결 과정
-
-
훈련 데이터의 양과 질, 활용하는 프로그램의 성능, 앞으로의 기술 발전 양상에 따라 달라질 수 있으므로 명확하게 정의 하기는어렵다
문제 해결을 위한 데이터
인공지능은 훈련 데이터를 바탕으로 학습하기 떄문에 대용량의 품질 좋은 훈련 데이터가 필요하다 만약 데이터의 질이 좋지 않거나 질이 좋더라고 데이터의 양이 충분하지 않으면 기계학습 모델의 성능은 높지 않을 것 이다