딥러닝 모델

딥러닝 모델은 인간의 뇌 구조에서 영감을 받은 인공 신경망을 기반으로 하며, 방대한 양의 데이터로부터 복잡한 패턴을 학습하는 기계 학습의 한 분야입니다.

핵심 구성 요소 및 작동 원리

• 층(Layer): 입력층, 은닉층(Hidden Layer), 출력층 등으로 구성되며, 각 층은 특징 추출 작업을 수행합니다.
• 가중치(Weight)와 편향(Bias): 모델이 학습 과정에서 조정하는 파라미터로, 입력값과 얼마나 강하게 연결될지를 결정합니다.
• 활성화 함수(Activation Function): 뉴런의 출력을 비선형적으로 변환하여 모델이 복잡한 관계를 학습할 수 있게 합니다. 예시로는 ReLU 등이 있습니다.

딥러닝은 주로 역전파(Backpropagation) 알고리즘을 사용하여 손실 함수(Loss Function)를 최소화하는 방향으로 가중치를 최적화합니다. 이는 경사 하강법(Gradient Descent)과 같은 최적화 기법을 통해 이루어집니다.