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머신러닝과 딥러닝, 인피니티북스.
https://chat.openai.com/ 1. Teachable Machine을 이용하여 자신의 머신러닝 모형을 만들고 그 결과를 캡처하여 정리하시오. (8점)
2. 다층신경망의 학습과정을 ChatGPT(또는 Bard, Bing Chat 등)에서 찾고 이를 기반으로
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머신러닝과 딥러닝, 인피니티북스.
https://chat.openai.com/ 1. Teachable Machine을 이용하여 충분한 데이터(10개 이상)로 자신의 머신러닝 모형을 만들고 그 결과를 정리하시오.(8점)
2. 다층신경망의 학습과정을 ChatGPT(또는 Bard, Bing Chat 등)에 물어
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통계적이해, 방송통신대학교출판문화원.
이영호(2020), 2020 모두의 인공지능 with 파이썬, 길벗.
천인국(2020), 인공지능 : 파이썬으로 배우는 머신러닝과 딥러닝, 인피니티북스. 1. 다층신경망의 학습과정을 정리하시오. (6점)
2. Teachable Machine
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딥러닝(Deep Learning)
(1) 딥러닝의 정의
딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝의 하위 분야로, ‘인공 신경망(Artificial Neural Networks)’을 기반으로 한 기계 학습 방법이다. 딥러닝은 인간의 뇌 구조를 모방한 다층 신경망(Deep Neural Networks)을 활용해 방대한
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을 위키피디아 등을 바탕으로 정리하시오.
2. 다층신경망의 학습과정을 정리하시오.
3. http://playground.tensorflow.org/ 를 크롬으로 접속하여 분류과제(Classification) 중 하나를 학번 끝자리에 따라 선택하고, 해당 과제에 대한 최적의 신경망을 하이
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딥러닝은 데이터가 갖는 다양한 특징들을 간단한 표현들로 정의하는데, 각각의 특징들을 판단하는 것이 퍼셉트론이며, 이것들이 모여서 다층 퍼셉트론을 이룬다. 현재의 딥러닝은 인과관계를 이해할 수는 있어도 여전히 추상적인 개념들을
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딥러닝(Deep Learning) - 컴퓨터가 사람의 뇌처럼 사물이나 데이터를 분류할 수 있도록 훈련시키는 기계학습의 일종으로 기본 개념은
인공신경망(ANN)과 유사하다.
(2006년 캐나다 토론토대학 제프리힌톤 교수의 논문을 통해 처음으로 딥러닝이란
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을 미세하게 조정한다
PART 7
신경망
신경망의 구조
은닉층의 도입
신경망은 점점 현명해진다
신경망에 의한 영상 인식
PART 8
딥러닝
딥러닝의 구조
다른 머신러닝과의 차이점
딥러닝에서의 과적합
딥러닝의 학
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을잡아내어 인식을 하여야 하는데 이 여러 가지 특징을 잡기위해서는 병렬적인 처리방법을필요로한다. 이를 위하여 신경망이 도입이 되었고 신경망들을 여러개로 연결하여 인식을 할 수 있게 해주는 것이 딥러닝방법이다. 딥러닝을 통하여
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역사를 설명하시오
(1) 데이터 과학 (Data Science)
(2) 데이터 애널리틱스(Data Analytics)
(3) 데이터 분석 (Data Analysis)
(4) 인공지능(Artificial Intelligence)
(5) 머신러닝(Machine Learning)
(6) 딥러닝(Deep Learning)이 무엇인지 실제 사례를 포함 설명하시오
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