딥러닝 개론 요약, 미래 전망, 나의 생각

소개글

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목차

1. 딥러닝에 대한 개론 요약
2. 관련 기술의 미래에 대한 고민 요약
3. 관련 기술의 미래에 대한 나의 생각
4. 기술적 혹은 사회적 관점에서의 딥러닝의 미래에 대한 나의 의견

본문내용

딥러닝이란 데이터의 특징을 뽑아내어 낮은 수준의 특징(점, 선)부터 높은 수준의 특징(형태)까지 여러 계층의 정보들을 종합적으로 이해하고 원하는 결과값(예측값)을 얻는 과정이다. 이러한 딥러닝의 방법은 음성 인식, 물체 인식, 약물 발견 등 많은 분야에서 사용하고 있다. 딥러닝은 인공신경망(Artificial Neural Network)을 통하여 기계가 문제의 결과값을 내기위해 필요한 특징을 입력값으로부터 뽑아내어 판단하는 기계학습(Machine Learning)의 한 방식이다.
기계학습은 훈련 데이터에 기반하여 패턴을 학습하고, 예측한다. 기계학습의 목적은 최적의 매개변수를 찾아 훈련 집합에 없는 새로운 데이터에 대한 오류를 최소화하는 것이다. 기계학습시스템의 종류로는 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등이 있는데 그중 지도학습은 결과값을 이미 주어진 후 결과값을 찾기 위해 학습하는 방법이다. 이러한 지도학습을 하기위해 인공신경망에서 사용되는 방법이 오류 역전파 알고리즘이다.

참고 자료

없음