딥 러닝은 여러 계층으로 구성된 인공 신경망을 구축하고 교육하는 것과 관련된 기계 학습의 하위 집합입니다. 딥 러닝 알고리즘은 입력 데이터에서 예측이나 결정을 내릴 수 있는 패턴과 특징을 찾아 대량의 데이터에서 학습하고 개선하도록 설계되었습니다. 높은 수준에서 딥 러닝 모델은 입력 계층, 하나 이상의 숨겨진 계층 및 출력 계층으로 구성됩니다. 각 레이어에는 입력 데이터를 처리하고 변환하는 상호 연결된 인공 뉴런 집합이 포함되어 있습니다. 이러한 뉴런의 가중치와 편향은 모델의 예측 또는 결정의 정확도를 개선하기 위해 훈련 중에 조정됩니다. 딥 러닝의 주요 이점 중 하나는 이미지, 음성 및 텍스트와 같은 복잡하고 구조화되지 않은 데이터에서 학습할 수 있다는 것입니다. 예를 들어 딥 러닝 모델은 이미지 데이터..
