반응형 신경망2 딥러닝 모델 구현 방법 인공지능이 우리 일상에 깊이 들어와 있는 시대, 더욱 진보된 AI를 만들기 위해선 딥러닝이 필수입니다. 오늘은 딥러닝 모델을 어떻게 구현하는지 알아보도록 하겠습니다. 이해를 돕기 위해 Python 코드를 함께 살펴보겠습니다.😀 단계 1: 데이터 준비하기먼저, 딥러닝 모델을 구현하기 위해선 데이터가 필요합니다. 이번 예제에서는 sklearn의 내장 데이터셋인 'iris'를 사용하겠습니다.# 라이브러리 임포트from sklearn import datasets# 데이터 불러오기iris = datasets.load_iris()# 데이터와 레이블 분리data = iris.datatarget = iris.target😊 단계 2: 모델 구성하기이제 TensorFlow를 사용해 모델을 구성해봅시다. 이번에는 간단한.. 2025. 4. 15. "딥러닝의 기초: 신경망과 역전파 알고리즘 이해하기" ---# 딥러닝의 기초: 신경망과 역전파 알고리즘 이해하기 🧠안녕하세요, 여러분! 오늘은 딥러닝의 핵심인 신경망과 역전파 알고리즘에 대해 알아보려고 합니다. 간단한 코드 예시와 함께 초보자도 이해할 수 있도록 설명해볼게요! #### 신경망(Neural Network) 이해하기신경망은 여러 개의 뉴런이 연결되어 복잡한 패턴에 대한 학습 및 이해를 가능케 하는 구조입니다. 뉴런은 입력 값에 가중치를 곱하고 편향을 더해 출력 값으로 변환하는 단위입니다. 신경망은 이러한 뉴런들이 다양한 방식으로 연결되어 있습니다.간단한 신경망을 Python으로 구현해보겠습니다.```pythonclass Neuron: def __init__(self, weights, bias): self.weights = w.. 2025. 4. 7. 이전 1 다음 반응형