딥러닝구조를 배웠는데 원리가 궁금하네요
유저 데이터 아이템 데이터를 그냥 넣으면
자동으로 딥러닝에서 은닉층에서 알아서 유사한거 끼리 만들어진다는건가요??
정확한 원리를 모르겠네요. 그냥 신경망처럼 묶여있는거 같은데 원리는 정확히 알 수 가 없네요
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안녕하세요!
쉽게 비유하면 정형데이터를 다루는 머신러닝은 제대로 다듬어야 높은 성능을 내기 좋다고 보시면 될 것 같고 딥러닝은 여러깊이를 두고 스스로 데이터의 차이를 이해하는 것이라 보시면 될 것 같습니다 🙂
구조는 신경망 처럼 묶여있는게 맞고, 학습원리까지는 이 강의 수준에서는 필요하다고 다루진 않았지만, 해답과 인풋만 넣어주면 신경망안에 값들이 업데이트 된다고 보시면 될 것 같습니다.
데이터간의 차이가 그 신경망에 담겨서 새로운 데이터가 들어올 때 예측을 할 수 있게 되는 것이고, 모델에 그정보가 담기는데 그걸 가중치라고 부릅니다!
학습원리까지 궁금하시다면 역전파와 경사하강법에 대해서 좀 더 찾아모시면 좋을 것 같습니다 🙂
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