챗GPT로 알아보는 인공지능과 머신러닝 : 뉴트럴네트워크

"인공 지능"또는 AI라는 용어는 더 이상 트렌드가 아닙니다. 우리 주변의 세계는 이 사실에 의해 변화하고 있습니다. AI는 채팅봇에서 자율주행 자동차에 이르기까지 우리의 일상 생활의 일부가되고 있습니다. 그러나 정확히 AI는 무엇이며 어떻게 작동합니까? AI의 기본 단위인 신경 네트워크는 해결책의 열쇠를 보유하고 있습니다.




뉴트럴 네트워크는 무엇인가?


신경 네트워크라고 알려진 알고리즘의 집합은 인간의 두뇌가 어떻게 작동하고 구조화되는지에 따라 이루어집니다. 그것은 서로 연결된 노드 또는 뉴런의 시스템이며, 각각은 입력 데이터를 사용하여 다른 계산을 수행합니다. 하나의 신경의 출력은 최종 출력이 생성될 때까지 다음 신경에 전달된다.


# # 뉴트럴 네트워크는 어떻게 작동합니까?


뉴런 사이의 연결의 무게를 변경함으로써 신경 네트워크는 입력 데이터로부터 배울 수 있습니다. 무게는 신경계 사이의 연결이 얼마나 강하게 이루어지는지를 제어합니다. 체중은 네트워크가 훈련 될 때 우선 무작위로 할당됩니다. 네트워크의 출력은 원하는 출력과 비교되며, 무게는 부정확성을 최소화하기 위해 변경됩니다.


이 과정의 각 반복 후에 무게가 변경되며, 이는 여러 번 반복됩니다. 네트워크가 이전에 그 특정 입력을 본 적이 없더라도 결국 주어진 입력에 대한 올바른 출력을 만드는 법을 배웁니다.


## 뉴트럴 네트워크 유형


신경 네트워크는 다양한 형태로, 각각 독특한 구조와 목적을 가지고 있습니다. 신경 네트워크는 다음을 포함하여 다양한 인기있는 형태로 제공됩니다: Neural networks come in a variety of popular forms, including:


피드포워드 신경망 (Feedforward Neural Networks)


가장 간단한 종류의 신경 네트워크는 피드포워버 네트워킹이다. 그들은 서로 연결되는 여러 층의 신경계로 구성됩니다. 첫 번째 레이어는 입력 데이터를 수신하고, 각각의 후속 레이어들은 최종 출력이 생성될 때까지 이전 레이어의 출력을 수신합니다.


전환 신경 네트워크 (#)


이미지와 비디오의 인식은 콘플루션 신경 네트워크를 사용하여 수행됩니다. 그들 안에있는 각각의 신경계 층은 들어오는 이미지에 필터를 적용합니다. 그들은 많은 층으로 구성되어 있습니다. 필터는 각도 또는 가장자리와 같은 입력 이미지의 특정 세부 사항을 검색합니다.


반복적인 신경 네트워크 (###)


반복 신경 네트워크는 말이나 텍스트와 같은 데이터 시퀀스를 분석하는 데 사용됩니다. 그들은 네트워크가 하나의 반복의 출력을 다음 반복을위한 입력으로 수신 할 수있는 루프를 가지고 있습니다.


# # # 신경 자동 인코더 네트워크


감독되지 않은 학습은 자동 암호화 신경 네트워크를 사용합니다. 그들은 더 낮은 차원 표현에서 입력 데이터를 재구성하는 디코더 네트워크와 더 낮음 차원 형태로 입력 데이터가 압축되는 인코더네트워크로 구성됩니다.


# # 신경 네트워크 애플리케이션


많은 다른 응용 프로그램이 신경 네트워크를 사용하며, 다음을 포함합니다:


## 이미지 및 비디오의 인식


이미지 및 비디오 인식을 위해 신경 네트워크는 보안 카메라, 자율주행 자동차 및 의료 이미징과 같은 시스템에서 사용됩니다.


자연 언어의 처리


언어 인식, 텍스트 번역 및 채팅봇과 같은 자연 언어 처리에는 신경 네트워크가 사용됩니다.


분석 예측


예측 분석은 신경 네트워크를 사용하여 주식 가격을 추정하고 사기를 식별하고 소비자 행동을 예측합니다.


# 요약


AI의 기본 단위는 신경 네트워크입니다. 그들은 입력 데이터에서 배울 수 있으며 인간 두뇌의 구조와 작동에 따라 모델링됩니다. 신경 네트워크는 다양한 형태로, 각각 독특한 구조와 목적을 가지고 있습니다. 그들은 자연 언어 처리, 예측 분석, 이미지 및 비디오 인식을 포함한 다양한 응용 프로그램에서 사용됩니다. 신경 네트워크는 AI가 발전함에 따라 기술의 방향을 결정하는 데 더욱 중요해질 것입니다.