인공지능 자료조사(2)

2016/3/13
감사합니다 삼성SDS

1. Deep Learning
     심층 계층을 가진 인공신경망   
                       뭔 말이냐? 인간의 뇌에 존재하는 시냅스와 뉴런을 본따서 만든 게 딥러닝이다.
    1. 신경망

신경망 이렇게 생김

         








       시냅스
             : 전달된 신호의 강도가 임계치 이상이 되면 신호를 전달
 
    2. 인공신경망의 모델링


       신경망의 수학적 모델링

       인공신경망의 관점
        : 여러 노드(Node)들의 입력(Input)을 합산한 값이 설정값이 이상이면 출력이 생긴다.

        신경망의 연결









        인공신경망의 관점
            : 각 노드들을 가중치(Weight)를 통해 서로 연결된다.

   3. 인공신경망의 계층 구조
               
     전체 모델은 가중치를 반복적으로 조정하면서 학습한다.
      중간층이 2개 이상일 경우를 심층신경망이라 한다.
      심층신경망을 통해서 이루어진 학습과 추론 모델이 Deep learning.    

   4. 심층신경망
      1) Overfitting 같은 문제를 효과적으로 대처할 알고리즘의 부족
          -> 층마다 개별학습, 몇 개의 노드를 끈다(Drop-out)
      2) 인공신경망을 학습시킬만한 충분한 데이터가 부족
          -> 빅데이터로 인한 이용 가능하고 검증된 대량 데이터 확보
      3) 연산 처리 능력 부족
          -> GPU의 발전