전체 글46 딥러닝(Deep Learning)이란? 1. 딥러닝이란? - Deep Neural Network을 이용한 Machine Learning 방법 - Deep Neural Network: Hidden layer 수가 2개 이상인 network Deep Learning의 목적 Deep Neural Network을 사용하여, 우리가 가진 data를 이용한 학습을 통해 학습에 사용하지 않았던 미지의 data가 들어왔을 때 무언가를 예측해보는 것 2. Perceptron의 이해 - 인공신경망의 기본 단위로 뉴런을 모방하여 만들어졌습니다. 수상돌기 또는 가지돌기는 이전 뉴런과 연결되는 부분으로 신호를 받아들입니다. (컴퓨터의 신호) 축삭돌기를 통해 다음 뉴런의 수상돌기로 전달됩니다. (신호들을 계산한 후 output) Artificail Neural Net.. 2021. 12. 26. 2022년 신용분석사 시험일정 2021. 12. 26. 2022년 금융투자협회 자격시험(펀드투자권유대행인, 증권투자권유대행인, 펀드투자권유자문인력, 증권투자권유자문인력, 파생상품투자권유자문인력, 투자자산운용사, 금융투자분석사, 재무.. 2021. 12. 26. 신경망 모델(Neural Networks) 신경망 모델(Neural Networks) : 머신러닝 기법 중 하나의 부류로, 기술의 발전과 많은 연구에 힘입어 가장 널리 쓰이고 있는 방법이며 뉴런이 연결된 형태를 모방한 모델입니다. 피드포워드 네트워크(Feed-forward Network) input layer(입력층), Hidden layer(은닉층), output layer(출력층)이라는 세가지 유형의 층이 있습니다. 중간의 동그라미들은 노드라 불리며 신호가 들어오면 weight선은 신호의 가중치를 받게됩니다. 예) 가중치가 0.5면 인풋레이어에 들어오는 신호의 50%만 받게됩니다. input 노드의 수는 내가가진 데이터 입력 변수의 수, output layer는 타겟변수의 수에 따라 달라집니다. 인공신경망의 학습 추론은 정방향으로 , 학습은 .. 2021. 12. 25. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 12 다음
