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[딥러닝 입문]딥러닝 모델의 정의
딥러닝에서 데이터 전처리를 끝냈으면 모델을 정의해야 합니다. 물론 순서를 반대로 해서 딥러닝 모델을 정의하고 전처리를 진행해도 소스 흐름에 문제는 없습니다. 딥러닝 모델이란 딥러닝은 인공 신경망에 기반을 둔 머신 러닝의 기술이죠. 그렇다면 딥러닝 모델이란 뭘까요. 딥러닝 모델은 인공 신경망의 한 종류로 여러개의 레이어를 쌓아 대량의 데이터에서 복잡한 패턴을 찾아 학습하는 데에 사용되는 모델입니다. 딥러닝 모델은 입력 층과 데이터 추출을 위한 다수의 은닉층, 출력층으로 이루어져있는데요. 각 층은 다수의 뉴런으로 구성되어있고 뉴런들은 서로 연결되어있습니다. 여기서 각 연결은 가중치를 갖고있고 이 가중치를 딥러닝 모델 학습을 통해 최적화시킬 수 있습니다. 딥러닝 모델의 예로는 이미지 분류를 위한 컨볼루션 신경..
프로그래밍/딥러닝
2024. 1. 25. 09:59