딥러닝 모델이란? 딥러닝 모델에 대해서는 "퍼셉트론 한방에 끝내기(링크)"에서 소개한 적이 있죠? 다시 한번 보고 가겠습니다. 딥러닝 "딥러닝" 딥러닝은 머신러닝의 하위 개념입니다. 머신러닝의 한 방식으로 "인공 신경망(Artificial Neural Network)"라는 알고리즘이 활용되죠. "인공 신경망"은 인간의 뇌, 특히 뉴런의 연결 구조에서 영감을 받은 학습 알고리즘입니다. 수많은 뉴런들이 연결된 것처럼 Layer들이 연결되어 있죠. 이런 Neural Network의 Layer들이 많아지면서 Deep한 Neural Network라는 의미에서 Deep Learning이라는 단어를 사용했다고 해요. 구성 요소 퍼셉트론에 대해 설명하면서 Weight, Layer, Node를 이미 접했습니다. 이번 글..
딥러닝 왜 사람들은 딥러닝을 이야기할 때 "뇌" 이미지를 자주 사용합니다. AI가 사람처럼 생각을 하는 걸까요? 곧 가능하겠지만, 아직은 아닌 것 같습니다. 왜 "뇌" 이미지가 등장하는지 AI에 대해 소개하면서 알아보도록 하죠. AI 앞서 이야기한 사람처럼 생각하는 AI를 "General AI"라 합니다. 현재 기술은 이미지 분류, 얼굴 인식 등 특정 기능에서 인간보다 좋은 능력을 갖는 "Narrow AI"의 수준에 있죠. AI에 대해 관심이 없는 분들도 "머신러닝"과 "딥러닝"이라는 용어는 들어보셨을 겁니다. 간단한 설명과 함께 차이를 보도록 하죠. 머신러닝 "머신러닝" 머신러닝은 AI의 하위집합입니다. 정의는 데이터를 분석하고 학습한 후 정보를 바탕으로 결정을 내리기 위해 학습 내용을 적용한 알고리즘..