딥러닝이란
- 신경망 훈련을 의미
신경망이란?
- 뉴런: 크기를 입력하고 이 선형 함수를 계산
- 작은 신경망들이 합쳐져서 큰 신경망을 이룬다
- 어떤 문제를 해결하기 위해 적절한 x와 적절한 y를 연결해주는 함수를 찾는 과정
- 해당 뉴런에 관계없는 입력값이라도 입력으로 넣어주어야 하며, 관계여부는 신경망이 학습하면서 알아서 조절한다.(충분한 양의 x는 신경망의 훈련에 의해 적절한 y를 나오게한다.)
- 사용되는 신경망
- 부동산: 표준 신경망
- 이미지분야: cnn합성곱 신경망 사용
- 음성(시퀀스 데이터 시계열 데이터), 언어분야 : rnn 순환 신경망(1차원 시퀀스 데이터에 강함)
- 자율주행: 하이브리드 신경망 사용
구조적 데이터 VS 비구조적 데이터
- 크기, 침실의 갯수, 사용자의 나이 등을 열로 가진 데이터베이스
- 음성파일, 이미지, 텍스트 데이터
딥러닝이 부상하는 이유?
- 데이터가 증가하여도 어느정도 지나면 성능에 정체기가 생김
3가지의 이유
- 데이터 양 증가
- 컴퓨터 성능 향상
대부분 신경망을 학습시키는 과정이 반복적이다. 결과 값이 빠르게 나오면 다른 방법도 생각해볼 수 있다 - 알고리즘 개선
ex) sigmoid함수에서 ReLU함수를 사용함으로 Gradient소멸 문제 해결??
안녕하세요