- 심층 학습은 다층 신경망을 사용하여 복잡한 문제를 해결하는 머신러닝의 하위 집합입니다. 🤖
- 신경망의 각 층은 점점 더 정교한 특징을 감지하는 전문가와 같습니다. 🕵️♂️
- 심층 학습 모델은 방대한 데이터에서 패턴을 찾아 스스로 규칙을 발견합니다. 🔎
- 뉴런, 가중치, 활성화 함수는 심층 학습 모델의 세 가지 핵심 구성 요소입니다. 🧠
- CNN, Transformer, GAN과 같은 특수 아키텍처는 특정 유형의 데이터에 특화되어 있습니다. 🖼️
- 심층 학습은 방대한 데이터 세트, 강력한 GPU, PyTorch 및 TensorFlow와 같은 프레임워크에 의존합니다. 💻
- 심층 학습은 강력한 도구이지만, 여전히 도구일 뿐이며 한계가 있습니다. 🛠️
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