고양이 두 잔

목차 전이 학습(Transfer Learning) 전이 학습(Transfer Learning)은 딥러닝 모델이 이미 학습한 정보를 새로운 작업에 재사용하는 방법이다. 예를 들어, ImageNet이라는 대규모 데이터셋에서 학습된 모델은 일반적인 이미지 분류 작업에 필요한 유용한 특성을 이미 학습했기 때문에, 이를 활용해 상대적으로 작은 데이터셋(CIFAR-10)에서 학습 시간을 단축하고 성능을 높이는 데 사용할 수 있다. 전이 학습의 중요성은 다음과 같다: 데이터 효율성: 대규모 데이터가 부족한 상황에서 모델의 일반화 능력을 향상한다.학습 시간 단축: 사전 학습된 모델을 기반으로 학습하기 때문에 초기 단계부터 학습할 필요가 없다.성능 향상: 기존 모델의 강력한 특성 표현력을 활용하여 더 나은 성능을 얻을 ..

목차 딥러닝의 역사와 발전: 머신러닝에서 딥러닝까지의 여정 인공 신경망의 기본 구조와 중요성 활성화 함수(Activation Functions) 이해하기 손실 함수(Loss Functions)의 역할과 중요성 딥러닝에서의 최적화: 하강법과 경사하강법 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD) 기울기 사라짐(Vanishing Gradient) 손실 함수와 최적화 컴퓨터 비전(Computer Vision) 합성곱 연산(Convolution) 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 순환 신경망의 발전(The Evolution of RNN) 오토 인코더(Autoencod..

목차 딥러닝의 역사와 발전: 머신러닝에서 딥러닝까지의 여정 인공 신경망의 기본 구조와 중요성 활성화 함수(Activation Functions) 이해하기 손실 함수(Loss Functions)의 역할과 중요성 딥러닝에서의 최적화: 하강법과 경사하강법 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD) 기울기 사라짐(Vanishing Gradient) 손실 함수와 최적화 컴퓨터 비전(Computer Vision) 합성곱 연산(Convolution) 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 순환 신경망의 발전(The Evolution of RNN) 오토 인코더(Autoencod..

목차 딥러닝의 역사와 발전: 머신러닝에서 딥러닝까지의 여정 인공 신경망의 기본 구조와 중요성 활성화 함수(Activation Functions) 이해하기 손실 함수(Loss Functions)의 역할과 중요성 딥러닝에서의 최적화: 하강법과 경사하강법 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD) 기울기 사라짐(Vanishing Gradient) 손실 함수와 최적화 컴퓨터 비전(Computer Vision) 합성곱 연산(Convolution) 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 순환 신경망의 발전(The Evolution of RNN) 오토 인코더(Autoencod..