Naver Clould with BitCamp27 Types of Artificial Neural Networks AI(Aritificial Intelligence): 인간의 지능을 인공적으로 구현한 기능을 갖고 있는 컴퓨터 ML(Machine Learning): AI의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야 DL(Deep Learning): ML의 한 분야로, 다량의 데이터를 스스로 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야 Deep Learning은 인공신경망(ANN)에 기초하여 기계학습 알고리즘을 갖음 인공신경망의 종류와 개념 ANN(Artificial Neural Network, 인공 신경망): 두뇌의 신경망을 흉내 낸 인공지능 기술 사람 Machine Neuron Node Calculation Parameter Neuron Layer Layer DNN 구조에.. 2023. 1. 15. ANN Model Construction 기본 환경: IDE: VS code, Language: Python ANN 기본 모델 구축 # ann_model.py import numpy as np # 1. Refined Deta x = np.array([1, 2, 3]) y = np.array([1, 2, 3]) # 2. Model Construction from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense model = Sequential() model.add(Dense(1, input_dim=1)) # 3. compile and training for best weight, minimum loss model.compile(loss='mae'.. 2023. 1. 15. Practice for AI Learning Model Construction Machine Learning의 정의 : Machine Learning is defined as a technology that is used to train machines to perform various actions such as predictions, recommendations, estimations, etc., based on historical data or past experience. Machine Learning enables computers to behave like human beings by training them with the help of past experience and predicted data. 기계 학습은 과거 데이터나 경험을 기반으로 예측, 추천, 추정 등과 .. 2023. 1. 14. 이전 1 2 3 4 5 다음
