딥러닝개론 - C1W1L3. 신경망을 이용한 지도학습

 

지도학습이 무엇인지 알아보자.

- 지도학습은 입력 x를 받아 출력 y를 구하도록함.

- 예시 : 주택 가격 예측, 온라인 광고 클릭 여부, 이미지 태깅, 음성 인식, 이미지와 레이더 정보를 이용한 차 위치 추정

 

 

 

표준 신경망

CNN

RNN은 위와 같이 생김.

 

cnn은 이미지 데이터 처리에 좋음

rnn은 1차원 시퀀스 데이터 처리에 좋다.

 

 

 

지도 학습에 사용하는 데이터로

구조화된 데이터와 비구조화된 데이터가 있음

 

구조회된 데이터 : 데이터베이스 같은 형태. 컬럼과 행으로 구성

비구조화된 데이터 : 오디오, 이미지, 텍스트 같은 데이터들을 말함. 이들의 특징은 구조화된 데이터보다 계산하기 힘듬. 사람이 이해하기 쉽지만.

 

인공 신경망의 놀라운 점은 딥러닝은 이전보다 비구조화된 데이터를 더 잘 처리할 수 있게됨.

 

 

 

신경망은 지도 학습을 통해 수많은 경제적인 가치들을 만들어냄. 하지만 이 신경망의 개념이 수십년전에 나왔지만 왜 최근에서야 크게 유행했는지 다음시간에 알아봅시다.