딥러닝

1. 정의

• 사람의 개입없이 능동적인 비지도 학습(unsupervised)이 결합돼 컴퓨터가 사람처럼 스스로 학습할 수 있는 인공지능 기술
• 등장 배경 ) 하드웨어 발전, CNN, RNN 진화, 비지도 학습 전처리 기술 발전

 

2. 개념도 및 주요 알고리즘 

가. 개념도

나. 대표 알고리즘

• 심층 신경망(DNN) : 입력 계층(input layer)과 출력 계층(output layer) 사이에 복수개의 은닉 계층(hidden layer)들로 이뤄진 인공신경망
• 합성곱 신경망(CNN) : 최소한의 전처리를 사용하도록 설계된 다계층 퍼셉트론 (Multi-layer Percep tron)의 한 종류
• 순환 신경망(RNN) : 인공신경망을 구성하는 유닛사이의 연결이 Direct Cycle을 구성하는 신경망

 

3. 딥러닝 적용 사례 및 주요 프레임 워크

가. 적용사례

나. 활용 프레임 워크