03. 인공지능 및 파이썬 4장

 

0. 인공신경망과 구조 : 인간의 뇌세포가 각각의 신경세포로 무수히 연결된 것을 본따 구성. 인공 신경망(AHN, Artificial Neural Network)이라고 함. 각각의 뉴런들이 연결된 것을 층(Layer)라고 하며 3개의 층으로 구분

입력층	은닉층	출력층
데이터를 입력받는 층	입력층에서 입력받은 데이터가 출력층으로 전달될때 거쳐가는 층 은닉층 구성이 여러개일수록 정확 - 심층신경망(DNN, Deep Neural Network) 은 다수의 은닉층으로 구성된 깊은 인공 신경망을 말하며 이 신경망이 학습하는 것을 딥러닝이라함	어떤 값이 전달된 뒤 최종 결과가 도출되는 층

1. 인공신경망이 사용되는 문제 예시 : 남녀 구분 / 나이대 구분 / 특정 나이 맞추기
각각 이항분류, 다중분류, 회귀 방식으로 처리할 수 있음

2. 인공 신경망이 구현되고 작동되는 원리 : 정확한 답을 얻기 위한 데이터의 특정 값(피처, feature)을 가지고 추정.
ex. 남녀 구분시 키, 머리카락 길이, 성별, 얼굴길이 => 남녀구분 문제에서 이 요소들이 피쳐가 됨

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다양한 이진분류 예제(출처: 텐서플로우 블로그) : https://tensorflow.blog/%EC%BC%80%EB%9D%BC%EC%8A%A4-%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D/3-4-%EC%98%81%ED%99%94-%EB%A6%AC%EB%B7%B0-%EB%B6%84%EB%A5%98-%EC%9D%B4%EC%A7%84-%EB%B6%84%EB%A5%98-%EC%98%88%EC%A0%9C/