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데이터를 한 번에 여러개를 넣고 계산하겠다. → 행렬로 구성 텐서를 통해 연산을 하다 보면 행렬 같은 것들을 병렬로 한 번에 처리할 수 있는 효율적인 구조가 된다. 그래서 입력을 여러개를 한 번에 넣어서 처리를 할 수 있다. 미니배치로 처리 속도 향상을 위해 여러 데이터를 한 번에 처리함. 텐서 다차원 숫자 배열 정도로 이해해도 무방 스칼라(값이 하나),벡터, 행렬: 각각 0차원, 1차원, 2차원 텐서..n차원 텐서 텐서 연산 파이썬의 numpy라이브러리 등이 효율적 지원 반복문 사용보다 파이썬 인터프리터의 텐서 연산이 훨씬 빠름 병렬 수치 연산 자원용 GPU사용시 속도 차이 더욱 커짐 미니배치 여러 데이터를 한꺼번에 처리 반복처리대신 텐서 연산 활용할 수 있어 처리 속도 향상 학습에서 특정 데이터 영향..

1.1 단층 퍼셉트론 신경망 구조 단층퍼셉트론 가장 기본적인 신경망 구조 일련의 퍼셉트론을 한 줄로 배치 입력 벡터 하나로부터 출력 벡터 하나를 단번에 생성 입출력 패턴 입력벡터: x = (x1,x2,x3,x4) 출력벡터: y = (y1,y2,y3) 문제의 내용에 따라 크기가 결정됨 퍼셉트론 열 P1,P2,P3 출력 벡터 크기만큼의 퍼셉트론 배치 가중치 weight 입력 벡터와 퍼셉트론 사이의 완전 연결 [입력벡터크기, 퍼셉트론개수] 형태의 행렬 입력 값에 가중치의 값을 곱한 값들의 합이 출력 노드의 값으로 출력됨. weight를 수정해 나가는 과정이 학습 과정. 어떤 입력 값을 주었을 때 웨이트 값에 따라서 출력이 결정되는 구조. 편향 bias 퍼셉트론 별로 가산되는 스칼라 값 [퍼셉트론 개수] 형태의..

AI : 지능적으로 행동하는 계산(컴퓨터) Agent(주어진 환경에서 주어진 목표를 향해 행동하는 주체)를 만들고 분석하는 학문 분야 약인공지능: 한가지 작업만 강인공지능: 인간처럼 학습해 모든 작업 수행 가능. 실존하진 않음. Machine Learning : 기계가 스스로 학습. 사람은 학습데이터만 공급하고 컴퓨터가 스스로 입력값과 결과값과 관계를 만족시키는 내부 동작을 찾아냄. 학습데이터(훈련데이터) Training Data: 내부동작을 만들때 사용한 데이터(입력값, 결과값) 시험데이터 Test Data: 만들어진 내부 동작 성능 평가시 사용하는 데이터 - 지도학습 Supervised Learning : 결과값을 아는 즉 라벨링된 학습데이터로 ML모델 학습시킴. 분류 Classification, 회..