딥러닝 cnn 예제

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강화 학습은 시스템이 가상 “보상”또는 “처벌”을 수신하여 훈련되는 기계 학습의 하위 분야이며, 본질적으로 시행 착오로 학습합니다. 구글의 딥 마인드는 바둑 게임에서 인간 챔피언을 이길 강화 학습을 사용했다. 강화 학습은 더 스마트한 봇을 제공하여 게임 경험을 향상시키기 위해 비디오 게임에도 사용됩니다. 딥 러닝은 다양한 유형의 데이터에서 높은 수준의 성능으로 인해 기계 학습의 매우 인기 있는 하위 집합이 되고 있습니다. 딥 러닝을 사용하여 이미지를 분류하는 좋은 방법은 CNN 컨볼루션 신경망(CNN)을 구축하는 것입니다. 파이썬의 케라스 라이브러리는 CNN을 구축하는 것이 매우 간단합니다. (빠른 참고 : 위의 하나를 포함하여 이미지 중 일부는 마이클 닐슨에 의해이 훌륭한 책, “신경 망과 딥 러닝”에서 왔다. 강력히 권장합니다.) 딥 러닝은 이제 재무에서 마케팅, 공급망 및 마케팅에 이르기까지 다양한 분야에서 활발히 활동하고 있습니다. 대기업은 이미 대규모 데이터 풀을 가지고 있기 때문에 딥 러닝을 사용하는 첫 번째 기업입니다.

딥 러닝에는 광범위한 교육 데이터 집합이 있어야 합니다. 매우 유익한. 코스 3에 대한 링크를 공유해 주시겠습니까? 기계 학습 프로젝트 및 과정 5 의 구조화. 시퀀스 모델입니다. 감사. 딥 러닝 방법을 통해 모델에 대한 수천 개의 관찰이 분류 작업에 상대적으로 양호해지고 경우에 따라 수백만 명이 인간 수준에서 수행해야 했습니다. 놀랍게도 딥 러닝은 거대한 기술 회사에서 유명합니다. 그들은 빅 데이터를 사용하여 페타바이트 규모의 데이터를 축적하고 있습니다.

이를 통해 인상적이고 매우 정확한 딥 러닝 모델을 만들 수 있습니다. 금융 분야의 AI: 금융 기술 부문은 이미 AI를 사용하여 시간을 절약하고 비용을 절감하며 가치를 추가하기 시작했습니다. 딥 러닝은 보다 강력한 신용 점수를 사용하여 대출 산업을 변화시키고 있습니다. 신용 의사 결정자는 강력한 신용 대출 애플리케이션에 AI를 사용하여 기계 인텔리전스를 사용하여 지원자의 성격과 역량을 고려하여 더 빠르고 정확한 위험 평가를 달성할 수 있습니다. 딥 러닝 알고리즘은 연결된 계층으로 구성됩니다. 딥 러닝은 인공 지능을 위한 새로운 최첨단 입니다. 딥 러닝 아키텍처는 입력 계층, 숨겨진 계층 및 출력 계층으로 구성됩니다. 깊은 단어는 완전히 연결된 레이어가 두 개 이상 있음을 의미합니다. 신경망의 각 뉴런은 이전 계층의 수용 필드에서 오는 입력 값에 특정 함수를 적용하여 출력 값을 계산합니다.

입력 값에 적용되는 함수는 가중치 벡터와 바이어스(일반적으로 실제 숫자)에 의해 결정됩니다. 신경망에서 학습은 이러한 편견과 가중치를 반복적으로 조정하여 진행됩니다. 이전 기사에서는 신경망의 초기 계층이 이미지에서 가장자리를 감지하는 것을 보았습니다. 더 깊은 레이어는 물체의 원인을 감지할 수 있으며 더 깊은 레이어는 완전한 물체의 원인(예: 사람의 얼굴)을 감지할 수 있습니다. ImageNet 대규모 시각적 인식 챌린지는 수백만 개의 이미지와 수백 개의 개체 클래스를 갖춘 개체 분류 및 감지의 벤치마크입니다. ILSVRC 2014,[76] 대규모 시각 인식 챌린지에서 거의 모든 상위 팀이 CNN을 기본 프레임워크로 사용했습니다. 우승자 GoogLeNet[77] (DeepDream의 기초)는 개체 감지의 평균 평균 정밀도를 0.439329로 증가시켰으며 분류 오류를 0.06656으로 줄였습니다. 그 네트워크는 30 개 이상의 레이어를 적용했다.

ImageNet 테스트에서 컨볼루션 신경망의 성능은 인간과 가깝습니다. [78] 최고의 알고리즘은 여전히 꽃줄기의 작은 개미나 손에 퀼을 들고 있는 사람과 같이 작거나 얇은 물체와 씨름합니다. 또한 최신 디지털 카메라에서 점점 더 흔해지는 필터로 왜곡된 이미지에 문제가 있습니다.