신경망은 음성 인식, 이미지 분류, 시계열 예측 등 여러 분야에서 널리 사용되었습니다. 원시 데이터에서 복잡한 패턴을 학습할 수 있고, 더 많은 예제를 통해 학습할수록 정확도가 높아지기 때문입니다.
널리 알려짐
동물의 이미지를 인식하는 애플리케이션이 있고 개를 인식하도록 애플리케이션을 가르치고 싶다고 가정해 보세요. 앱에 여러 개의 개 이미지를 보여주고 "그건 개예요"라고 말합니다. 이 앱은 신경망을 사용하여 개 이미지의 특성을 분석하고 시간이 지남에 따라 다른 이미지에서 개를 식별하는 방법을 학습합니다.
개에 대한 예시를 점점 더 많이 표시할수록 앱이 개를 인식하는 능력이 점점 더 좋아질 것입니다.
신경망은 계산 능력의 발전과 훈련 데이터의 가용성 덕분에 최근 몇 년 동안 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 이 주제에 대해 더 알고 싶다면 현장에서 참고 자료로 간주되는 Ian Goodfellow, Yoshua Bengio 및 Aaron Courville의 책 "Deep Learning"이나 "A Few Useful Things to Know About Machine Learning" 기사를 확인해 보세요. ” 작성자: Pedro Domingos , 주제에 대한 접근 가능한 소개를 제공합니다.
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