딥 러닝
| 약어 | 풀네임 | 설명 |
|---|---|---|
| ANN | Artificial Neural Network | 인공신경망 사람의 신경망 원리와 구조를 모방하여 만든 기계학습 알고리즘 |
| DNN | Deep Neural Network | 모델 내 은닉층을 많이 늘려서 학습의 결과를 향상시키는 방법 |
| CNN | Convolution Neural Network | Convolution Layer와 Pooling Layer를 복합적으로 구성하여 알고리즘을 만듭니다. |
| RNN | Recurrent Neural Network | 알고리즘은 반복적이고 순차적인 데이터(Sequential data)학습에 특화 |
- MLP는 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron)
- ANN // hidden layer=1
- DNN // hidden layer=N
https://www.boostcourse.org/opencourse
선형 모델 비선형 모델
- 딥 러닝의 기초 학습:
- 신경망의 기본 구조와 작동 방식 이해.
- 역전파와 그래디언트 기반 최적화 기술 학습.
- CNN(합성곱 신경망), RNN(순환 신경망)과 같은 특수한 신경망 구조에 대해 배우기.