DEV (2) 썸네일형 리스트형 [머신러닝] 퍼셉트론 (인공신경망, 딥러닝) 딥러닝이란? 딥러닝이란 머신러닝의 여러 방법론 중 하나로 인공신경망에 기반하여 기계가 학습하도록 하는 방법 다음 그림과 같이 우리가 흔히 말하는 인공지능(AI)은 인공지능과 포괄적인 개념으로 머신러닝과 딥러닝을 포함하고 있으며, 딥러닝 또한 머신러닝의 한가지 방법이라는 것을 확인할 수 있다. 인공신경망이란? 사람의 신경 시스템을 모방한 것으로 머신러닝과 인지과학에서 생물학의 신경망(뇌)에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘이다. 다음 그림은 뇌의 가장 작은 정보처리 단위인 뉴런의 구조를 나타내고 있으며 가지돌기에서 전기적인 신호를 입력받고, 축삭돌기를 통해서 신호를 전달해주며, 출삭 말단에서 신호를 출력해주는 형태임을 확인할 수 있다. 신경망 이전에는? 딥러닝이란 인공신경망에 기반하여 기계에게 학습하도.. [머신러닝] 데이터 전 처리하기 데이터 분석 및 전처리 단계 : 수집한 데이터를 분석하고 머신러닝에 사용할 형태로 변환시키는 단계 크롤링이나 DB 데이터를 통해 수집된 데이터를 머신러닝에 학습시키기 위해서는 데이터 전 처리 과정이 필요하다. 데이터 전 처리는 크게 3가지 역할을 한다. 머신러닝의 입력 형태로 데이터 변환 (피처 엔지니어링) 결측값 및 이상치를 처리하여 데이터 정제 학습용 및 평가용 데이터 분리 1. 데이터 변환 실제 학습에 사용되는 데이터 셋은 이미지, 자연어, 범주형, 시계열 등 다양한 데이터 형태를 가지고 있다. 대부분의 머신러닝 모델은 숫자 데이터를 입력으로 받으며, 대부분의 원본 데이터는 머신러닝 모델이 학습할 수 없는 형태로 되어있다. 따라서 학습에 사용할 데이터는 머신러닝 모델이 학습할 수 있는 수치형 자료로.. 이전 1 다음
