신경망이란
Deep learning이라는 단어는 신경망 트레이닝을 일컫는 말이다.
집값 예측을 예시로 들면 다음과 같다.
집 크기와 집값의 관계에서 파란색 선형함수는 우측의 node가 구현하게 된다. 이 것이 가장 기초적인 신경망의 단계이다. 이 처럼 단순한 신경망의 단계가 여러 변수와 함께 적용이 되면 다음과 같다.
좌측 총 4개의 변수가 숨겨진 노드(은닉층)에 특성을 부여하고, 특성에 맞는 마지막 노드(출력층)에서 결과를 예측할 수 있다. 모든 노드에 특성이 연결되어 있어 신경망이라고 불린다.
Supervised Learning with Neural Network
지도 학습에서는 일부 입력값 x와 출력값 y에 대한 함수 매핑을 의미한다.
따라서 무엇이 X, Y 가 되는지 면밀히 살펴보고 정해야 한다.
- 지도학습 딥러닝은 다음과 같다
| Input(x) | Output(y) | Application | Type |
|---|---|---|---|
| Home Features | Price | Real Estate | Standard N.N |
| Ad, user info | Click on ad (0/1) | Online Advertising | Standard N.N |
| Image | Object(1,,1000) | Photo tagging | CNN |
| Audio | Text transcript | Speech recognition | RNN |
| English | Chinese | Machine Learning | RNN |
| Image, Radar info | Postion of other cars | Autonomous driving | Cusuomal Hybrid |