인공지능 머신러닝과 알고리즘 (Feat. 퍼셉트론 알고리즘, 활성화 함수)

1. 머신러닝이란? - 컴퓨터 시스템이 사용하는 알고리즘과 통계적 모델에 대한 과학적인 연구다. 컴퓨터는 명시적인 지시 사항들을 이용하는 대신에 모델과 추론에 의존하여 효과적으로 작업을 수행한다. 머신러닝은 인공지능의 하위 집합으로 간주된다. 즉 컴퓨터 프로그램이 수행하는 작업 T가 경험 E를 통해서 성능 P만큼 향상된 것으로 측정될 때, 우리는 컴퓨터 프로그램이 학습한다고 말한다. 2. 퍼셉트론 알고리즘 - 신경망 알고리즘의 기초이다. 퍼셉트론은 신경 세포를 인공적으로 모델링한 것으로, 신경 세포처럼 다른 신경 세포로부터 정보를 받아서 새로운 정보를 생성한 후, 또 다른 신경 세포로 전달한다. x1과 x2는 입력 신호, y는 출력 신호, w1, w2는 가중치를 나타낸다. 가중치는 결합 하중이라고도 하며..

원문링크 : 인공지능 머신러닝과 알고리즘 (Feat. 퍼셉트론 알고리즘, 활성화 함수)