반응형 데이터과학2 딥러닝과 머신러닝 차이점: 인공지능의 핵심 개념 이해하기 딥러닝과 머신러닝의 차이점은 인공지능의 기초를 이해하는 데 필수적입니다. 이 글에서는 각 기술의 정의와 차이를 간단하게 설명하겠습니다. 목차 딥러닝과 머신러닝 차이점 쉽게 이해하기 인공지능의 기본 개념 머신러닝, 데이터 학습의 혁신 딥러닝, 인공 신경망의 발전 딥러닝의 역사와 발전 과정 인공지능의 주요 사건들 딥러닝 알고리즘의 성공 사례 현재 딥러닝 기술의 활용 .. 2025. 1. 8. RNN의 기본 개념과 활용법: 순환 신경망의 모든 것 RNN(순환 신경망)은 입력 시퀀스를 기반으로 하는 강력한 신경망입니다. 다양한 자연어 처리 작업에서 사용되는 RNN의 구조와 기능을 알아보세요. 목차 RNN의 구조와 원리 은닉층의 메모리 셀 기능 은닉 상태의 정의와 역할 입출력의 다양한 형태 RNN 구현하기: 케라스와 파이썬 케라스를 이용한 RNN 층 추가하기 numpy로 RNN 층 직접 구현하기 모델 구조 이해하기 .. 2024. 12. 26. 이전 1 다음 반응형
