728x90 반응형 SMALL 과학144 AI 머신러닝, 딥러닝, 역전파 알고리즘: 인공 신경망의 핵심 비밀을 풀어라! 역전파 알고리즘은 인공 신경망의 학습 과정에서 핵심적인 역할을 합니다. 이 알고리즘은 네트워크의 출력 오류를 역방향으로 전파하여 각 가중치를 업데이트합니다. 이를 통해 신경망이 점점 더 정확하게 예측할 수 있도록 학습합니다.https://www.youtube.com/watch?v=DMCJ_GjBXwc 핵심 개념오차 계산: 출력과 실제 값의 차이를 계산하여 오차를 구합니다.오차 역전파: 이 오차를 출력층에서 입력층으로 전파합니다.가중치 업데이트: 각 층의 가중치를 오차에 따라 조정합니다.단계별 설명순전파 (Forward Propagation):입력 데이터를 받아 출력 값을 계산합니다.각 노드의 출력은 활성화 함수(예: 시그모이드, ReLU)를 통해 결정됩니다.오차 계산 (Error Calculation):.. 2024. 7. 13. 인공신경망과 퍼셉트론의 이해 👋 Step 1: 인공 신경망이란?인공 신경망은 사람의 뇌를 모방하여 인공지능을 구현하려는 컴퓨터 프로그램입니다. 사람의 뇌는 천 억 개나 되는 뉴런으로 이루어져 있으며, 이 뉴런들은 복잡한 구조와 기능을 가지고 있습니다. 하지만 뇌를 구성하는 기본 단위는 비교적 간단합니다.🧠 Step 2: 뉴런의 구조뉴런은 크게 세 부분으로 나눌 수 있습니다. 덴드라이트(수상돌기)라고 불리우는 입력 부분, 소마(대포체)라고 불리우는 계산 부분, 엑손(축삭돌기)이라고 불리우는 출력 부분이 있습니다. 이렇게 뉴런은 입력, 계산, 출력 기능을 가진 정보처리 기관으로 볼 수 있습니다.🔗 Step 3: 시냅스를 통한 정보 전달뉴런은 시냅스(연접)를 통해 정보를 전달합니다. 인접한 다른 뉴런의 엑손과 연결하여 이전 뉴런의 .. 2024. 7. 12. 딥러닝과 머신러닝의 차이점에 대해 알아보자 Step 1: 인공지능의 역사와 발전 🚀이 천 십 육 년, 알파고가 인공지능에 대한 우리의 인식을 바꿔놓았다면 이 천 이 십 년에는 GPT 삼 와 알파 폴드가 인공지능에 대한 확신을 가졌습니다.인공지능에 대한 성과가 나올 때마다 딥러닝을 활용해서, 머신러닝을 활용해서 이뤄낸 성과라고 하는데 둘의 차이점이 무엇인지 궁금할 때가 있습니다.수학 시간에 배운 집합의 개념으로 설명하면 딥러닝은 머신러닝의 한 부분 집합이고, 머신러닝은 인공지능의 부분 집합이라 할 수 있습니다.사람들이 딥러닝과 머신러닝을 구분해서 부르는 이유가 있겠죠?Step 2: 머신러닝의 기본 이해 🧠우선 인공지능에 새로운 황금기를 가져온 머신러닝은 기본적으로 알고리즘을 이용해서 데이터를 분석하고, 분석을 통해서 학습하고, 학습한 내용을 기.. 2024. 7. 12. 리처드 도킨스의 유전자로 보는 삶에 대한 고찰: 최재천 교수님의 생각 Step 1: 삶의 의미에 대한 질문 🤔죽음을 생각하면 할수록, 우리는 왜 살아야 하는지 허망하다는 생각이 듭니다. 내 삶에는 어떤 의미가 있을까요? 이런 질문 자체가 잘못되었을까요?그동안 김상욱 교수님, 유시민 선생님과 함께 삶의 의미, 좋은 삶에 대해 이야기해왔습니다. 오늘은 최재천 교수님의 생각을 들어보겠습니다.교수님은 살아가야 하는 이유가 무엇이라고 생각하시나요? 세상 살다 보면 이런 질문을 받기도 하고, 스스로에게도 묻게 됩니다. 하지만 답이 없죠. 왜 사냐고요? 그냥 사는 겁니다.Step 2: 과학적으로 본 삶의 의미 🧬과학적으로 보면 삶의 의미는 없습니다. 과학적으로 삶이라는 것이 어떤 의미를 가질 수 있는지 물질로 설명할 수 없기 때문입니다. 그래서 허무한 느낌이 들기도 합니다.저는 펜.. 2024. 7. 12. 이전 1 ··· 33 34 35 36 다음 728x90 반응형 LIST
