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딥러닝 : Neural Networks 으로 Classification(분류) 하기

딥러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 영역에서 매우 성공적으로 사용되고 있다. 딥러닝은 히든레이어가 많다는 것이 특징이다 - 딥러닝에서 "히든 레이어"는 입력층(input layer)과 출력층(output layer) 사이에 있는 중간 레이어를 가리킨다. 히든 레이어가 많을수록, 모델은 더 복잡한 패턴이나 관계를 학습할 수 있게 된다. 이는 입력과 출력 간의 복잡한 비선형 관계를 모델링하는 데 도움이 됩니다. - 더 많은 히든 레이어를 가진 신경망은 더 많은 파라미터를 가지기 때문에, 더 많은 데이터와 연산 리소스를 필요로 한다. 그러나 충분한 데이터와 리소스가 제공된다면, 깊은 신경망은 매우 복잡한 문제를 해결하는 데 효과적일 수 있다. 금융상품 갱신(0 또는 1) 여부 예측하는 ..

ML (MachineLearning) 2024.04.16

Rabbit's efficient coding 🖥️🐇

딥러닝 1

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