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딥러닝과 머신러닝의 수학적 원리가 궁금해, 구체적으로 알려줘
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요.
딥러닝과 머신러닝의 수학적 원리에 대해 알려드릴게요. 먼저, 딥러닝은 인공 신경망을 사용하여 데이터를 학습하고 패턴을 인식하는 머신러닝의 한 분야입니다. 딥러닝의 핵심은 인공 신경망의 다층 구조인 심층 신경망(DNN)입니다. DNN은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되어 있고, 각 층은 여러 개의 인공 뉴런으로 구성되어 있습니다.
이러한 인공 뉴런들은 입력값에 가중치를 곱하고 활성화 함수를 거쳐 출력을 내보내는 과정을 거칩니다. 이때, 학습 과정에서는 가중치를 조정해가면서 입력값과 정답 사이의 오차를 최소화하는 방향으로 학습이 이루어집니다. 이를 위해 역전파(backpropagation) 알고리즘이 사용되는데, 이는 출력층부터 역방향으로 오차를 다시 전파해 나가면서 각 층의 가중치를 업데이트하는 과정입니다.
딥러닝에서는 주로 경사하강법(gradient descent) 알고리즘을 사용하여 최적의 가중치를 찾아내는데, 이는 손실 함수를 최소화하는 방향으로 가중치를 업데이트하는 방법입니다. 이렇게 학습된 딥러닝 모델은 다양한 유형의 데이터를 처리하고 패턴을 인식하는 데 효과적으로 활용될 수 있습니다.딥러닝과 머신러닝은 데이터 수집과 분석을 통해 모델을 학습하는 점에서 비슷하나, 딥러닝은 심층 신경망과 역전파 알고리즘 등을 이용하여 보다 복잡한 문제를 해결하는 데 적합하고, 머신러닝은 다양한 알고리즘을 이용하여 데이터를 분석하고 예측하는 데 활용됩니다.
열심히 읽고 답변했어요!
