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신경망 훈련은 크게 4가지의 요소로 구분된다. 네트워크를 구성하는 층, 학습에 활용될 입력 데이터, 학습의 정확성을 판단하는 손실 함수, 학습 진행 방식을 결정하는 옵티마이저가 모두 서로 연관되어 딥러닝 신경망의 구조를 이룬다. 층(Layer)는 하나 이상의 텐서를 입력 받아 하나 이상의 텐서를 출력하는 데이터 처리 모듈이다. 층은 입력 텐서의 크기와 모양에 따라 적절한 방식을 갖고 데이터를 처리한다. (samples, features)를 가지는 가장 기본적인 2D 텐서가 저장된 벡터 데이터는 보통 완전 연결 층(fully connected layer), 밀집 연결 층(densely connected layer)에 의해 처리가 된다. (samples, timestamps, features)와 같이 흔히 ..

인공지능(Artificial Intelligence)은 보통의 사람이 수행하는 지능적인 작업을 자동화하기 위한 연구활동이라 칭할 수 있다. 초기의 인공지능은 사람이 주는 명시적 규칙을 바탕으로 만들어지는 하나의 프로그램이었다. 이러한 심볼릭AI(Symbolic AI)가 발전하며 흔히 인공지능의 역사에서 배우는 전문가 시스템(Expert System)이 만들어졌다. 이 심볼릭AI는 이미 정의된 문제에 대해서는 높은 정확도를 보이지만 불분명하고 명시되지 않은 규칙을 찾는 것이 어려워 이를 극복하고자 머신러닝이 등장한다. 일반적인 프로그래밍은 규칙과 데이터를 통해 해답을 찾아낸다. 이에 비해 머신러닝(Machine Learning)은 명시된 규칙이 없고 데이터와 해답을 활용한 훈련(Training)을 통해 규..