이 글에서는 딥러닝의 주요 개념과 용어를 다룹니다. 각 용어에 대한 설명을 제공하여 딥러닝에 대한 이해를 높일 것입니다.

목차

1. 딥러닝
2. 인공 신경망
3. 신경망의 층(layer)
4. 가중치(weights)와 편향(bias)
5. 역전파(backpropagation)
6. 활성화 함수(activation function)
7. 손실 함수(loss function)
8. 옵티마이저(optimizer)

딥러닝

딥러닝은 기계 학습의 한 분야로, 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식에서 영감을 받은 알고리즘의 집합입니다. 딥러닝 모델은 데이터로부터 학습하고 패턴을 발견하여 수행하는 작업에 대해 예측을 수행합니다.

인공 신경망

인공 신경망은 딥러닝의 핵심입니다. 이것은 생물학적 신경 세포의 동작을 모방한 수학적 모델로, 정보 처리 및 패턴 인식에 사용됩니다.

신경망의 층(layer)

인공 신경망은 여러 층의 뉴런으로 구성되어 있습니다. 입력층(input layer), 은닉층(hidden layer), 출력층(output layer)으로 나누어지며, 데이터의 흐름을 조절합니다.

가중치와 편향

가중치와 편향은 각각 입력 신호의 중요도와 뉴런의 활성화 정도를 조절합니다.

역전파

역전파는 신경망 학습에서 사용되는 알고리즘으로, 출력값과 실제 값 사이의 오차를 이용하여 각 층의 가중치를 조정합니다.

활성화 함수

활성화 함수는 각 뉴런의 출력을 결정하는 함수로, 비선형성을 가져와 신경망의 표현력을 향상시킵니다.

손실 함수

손실 함수는 학습 중 모델의 예측이 얼마나 잘못되었는지를 측정하는 함수로, 이 값을 최소화하는 방향으로 학습이 진행됩니다.

옵티마이저

옵티마이저는 학습을 통해 손실 함수의 값을 최소화하기 위해 가중치를 조정하는 알고리즘입니다.

이렇게 딥러닝의 주요 개념과 용어를 정리해보았습니다. 관련해서 궁금한 점이 있으면 언제든지 물어봐주세요!