인공신경망의 개념 이해하기.

인공 신경망은 뇌의 신경망을 모방하여 만들어진 컴퓨터 알고리즘입니다. 인공 신경망은 다양한 문제 해결에 사용되며, 특히 패턴 인식과 분류, 예측, 제어 등의 문제에 유용하게 활용됩니다. 인공 신경망은 뉴런, 가중치, 활성화 함수, 출력층 등의 요소로 이루어져 있습니다. 뉴런은 입력을 받아들이고, 가중치와 활성화 함수를 이용하여 출력을 계산합니다. 가중치는 입력 값에 대한 중요도를 나타내는 값으로, 학습을 통해 조정됩니다. 활성화 함수는 뉴런의 출력을 결정하는 함수로, 보통 시그모이드 함수, ReLU 함수 등이 사용됩니다. 출력층은 최종 출력을 계산하는 층으로, 분류 문제에서는 클래스를 나타내는 확률 값, 예측 문제에서는 예측값을 출력합니다. 인공 신경망은 학습과정을 통해 가중치를 조정하여 입력과 출력 사..

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