심층학습 AI(인공 지능)의 요소 딥러닝

심층학습  AI(인공 지능)의 요소 딥러닝

심층학습이라는뜻입니다.

컴퓨터가 자율적으로 학습하는 기계 학습의 방법으로, AI(인공 지능)의 요소 기술의 하나입니다.

데이터를 분석하는 동안에 판단 기준 그 자체를 스스로 작성해, 거기에 근거해 한층 더 학습을 반복합니다.

종래의 기계 학습등에서는 할 수 없었던 복잡한 데이터 처리를 실시하는 것도 가능합니다.

딥러닝에 의한 학습에는 인간의 뇌신경회로를 모델로 한 다층구조 알고리즘인 뉴럴 네트워크가 이용됩니다.

뉴럴 네트워크는 입력층, 중간층, 출력층으로 대별됩니다.

입력 데이터는 입력층, 중간층, 출력층을 통과해 처리되며 출력 결과가 만들어집니다.

중산층을 다층으로 함으로써 정보 전달과 처리를 늘려 특징량의 정밀도나 범용성을 높이거나 예측 정밀도를 향상시키거나 할 수 있게 됩니다.

특징량이란 학습 데이터에 어떤 특징이 있는지를 수치화한 것으로, 예를 들어 연령이나 수입, 신장과 체중 등 학습시키는 내용에 따라 결정합니다.

예측 정밀도를 높이려면 대량의 데이터가 필요합니다.

또 기계학습은 인간이 어느 정도 학습의 방향성을 조절할 수 있지만 딥러닝은 읽어들이게 하는 데이터에 따라 학습의 방향성이 달라질 수 있습니다.