신경망모델(Neural Networks)과 딥러닝(Deep Learning)

2020/11/30 - [데이터 분석 입문/머신러닝] - 강화학습 (Reinforcement Learning)

강화학습 (Reinforcement Learning)

#1. 신경망 모델 (Neural Networks)

- 머신러닝 기법 중 하나의 부류로, 기술의 발전과 많은 연구에 힘입어 가장 널리 쓰이고 있는 방법
- 대표적인 예 : Feed-forward Network

신경망 모델

Feed-forward Network

 

 

#2. 인공 신경망의 학습

추론은 정방향으로, 학습은 역방향으로 이루어진다  → 역전파(Backpropagation) 방법으로 학습이 일어남
- 추론 : 입력 데이터를 넣어 타겟값을 계산
- 학습 : 노드와 연결되어 있는 가중치를 학습

 

#3. 딥러닝(Deep Learning)

- 인공신경망(Artificial Neural Network)이 더 발전된 형태
- 데이터 표현을 직접 학습하여 높은 수준의 추상화를 시도하는 머신러닝 알고리즘의 집합
- 인공지능 ⊃ 머신러닝 ⊃ 딥러닝

 

#4. 여러 딥러닝 모델

(Deep) Feed-forward networks	Convolution neural networks 이미지 데이터나 3차원 형태의 데이터를 학습함
Recurrent neural networks 시간의 흐름에 따른 데이터를 학습하기에 적합 (Sequence Data)	Generative adversarial networks 비지도학습

 

 

#5. 딥러닝의 성공 분야

- 음성인식
- 이미지 합성
- Super-resolution imaging
- Language model
- Question answering model
- ...