[shell] 딥 러닝의 기본 개념
딥 러닝은 인공 신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 학습하고 데이터를 분석하는 데 사용됩니다. 이 기술은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식 등 여러 영역에서 활용됩니다.
인공 신경망
딥 러닝에서 가장 중요한 요소는 인공 신경망입니다. 이는 사람의 뇌의 신경 세포를 모방한 수학적 모델로, 여러 층의 뉴런으로 구성됩니다. 각 뉴런은 입력을 받아 가중치를 곱하고 활성화 함수를 적용하여 출력을 생성합니다.
from keras import models
from keras import layers
model = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(32, activation='relu', input_shape=(784,)))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
학습 알고리즘
딥 러닝은 역전파와 경사 하강법과 같은 학습 알고리즘을 사용하여 모델을 학습합니다. 이러한 알고리즘은 모델을 훈련 데이터에 맞게 조정하며, 손실 함수를 최소화하고 성능을 향상시킵니다.
데이터
딥 러닝 모델은 대량의 데이터를 필요로 합니다. 이러한 데이터는 학습 및 검증 단계에서 사용되며, 모델의 성능을 평가하고 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.
딥 러닝은 기본 개념부터 심층적인 이해가 필요한 복잡한 기술이지만, 그만큼 많은 영역에서 혁신적인 결과를 도출하고 있습니다.