Study/AI1 딥러닝 용어정리 1) 구조 데이터(데이터, 정답)가 모델에 들어가서 학습됨 -> 모델의 결과물과 입력된 정답을 비교하여 에러율을 최소화(최적화) -> 다시 모델로 들어감 -> 최적화 완료시 stop 1. 데이터 * 데이터의 퀄리티가 중요함 -> 전처리 매우 필요 * 데이터를 잘 다루는것이 매우 중요! 2. 모델: 상황에 따른 적절한 모델을 사용하는것이 중요. 3. Loss/Cost: 입력된 데이터의 정답과 model 결과 출력된 정답과 비교하여 나타난 차이 4. Optimizaiton: loss/cost를 보고 틀린값을 최소화하는 과정. 2) Layer 1. 딥러닝 핵심: 어떤 모델을 쓸것인지, 모델의 layer를 어떻게, 몇층이나 쌓았냐가 중요 2. 레이어 구성: Input layer, outputlayer(출력이되는.. 2021. 3. 22. 이전 1 다음
