Lecture AI/1장.딥러닝이란 무엇인가? (2) 썸네일형 리스트형 2. 첫번째 신경망 실습 :mnist 실습 Note: 클래스와 레이블에 관한 노트 머신 러닝에서 분류 문제의 범주(category)를 클래스(class)라고 합니다. 데이터 포인트는 샘플(sample)이라고 합니다. 특정 샘플의 클래스는 레이블(label)이라고 합니다. MNIST 데이터셋을 이용한 첫 번째 실습을 해보겠습니다. - 코드 보기 from keras.datasets import mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data() train_x 가 모델이 학습해야 할 훈련 세트(training set)를 구성합니다. 모델은 test_x로 구성된 테스트 세트(test set)에서 테스트될 것입니다. 이미지는 넘파이 배열로 인코딩 되어 있고 레.. 1. 딥러닝이란 무엇인가? 작동 원리에 대한 이해 딥러닝이란 무엇인가?____________________________ 딥러닝은 머신 러닝의 특정한 한 분야로서 연속된 층(layer)에서 점진적으로 의미 있는 표현을 배우는 데 강점이 있으며, 데이터로부터 표현을 학습하는 새로운 방식입니다. 딥러닝의 딥(deep)란 단어는 연속된 층으로 표현을 학습한다는 개념을 나타냅니다. 데이터로부터 모델을 만드는 데 얼마나 많은 층을 사용했는지가 그 모델의 깊이가 됩니다. 딥러닝에서는 기본 층을 겹겹이 쌓아 올려 구성한 신경망이라는 모델을 사용하여 표현 층을 학습합니다. ↓ 위의 그림과 같이 최종 출력에 대해 점점 더 많은 정보를 가지지만 원본 이미지와는 점점 더 다른 표현하는 숫자 이미지가 변환됩니다. 심층 신경망을 정보가 연속된 필터를 통과하면서 순도 높게 (즉.. 이전 1 다음
