제주 탈출 일지

인공신경망(人工神經網, 영어: artificial neural network, ANN)은 기계학습과 인지과학에서 생물학의 신경망(동물의 중추신경계중 특히 뇌)에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘이다. - 위키피디아 인공신경망 개요 딥러닝에서의 인공신경망은 그림과 같은 요소들로 되어 있다! 데이터를 입력(input)에 넣게 되면 어떤 가중치를 곱하여 모두 더하고, 그 값을 활성화 함수에 넣게 된다. 활성화 함수에서 나온 출력이 Output으로 나오고 있는 것을 볼 수 있다. 인공신경망은 이 노드를 하나의 층이라고 부른다. 다음 그림에서 입력층은 단순히 데이터를 넣는 것을 입력층이라고 표현한 것이기 때문에, 히든레이어 2층 그리고 출력층으로 이루어진 3층 신경망이다. 입력층부터 시작해서 화살표들이 뻗어나..

인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL)의 관계 인공지능 : 사고나 학습 등 인간이 가진 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술 머신러닝 : 컴퓨터가 스스로 학습하여 인공지능의 성능을 향상 시키는 기술 방법 딥러닝 : 인간의 뉴런과 비슷한 인공신경망 방식으로 정보를 처리 인공지능이 가장 넓은 범위이며, 딥러닝이 가장 좁은 범위의 영역이라고 할 수 있다. 딥러닝은 머신러닝의 한 영역이다. 머신러닝 머신러닝은 태스크(T)에 대해 꾸준한 경험(E)를 통해 T에 대한 성능(P)를 높이는 것 - Tom M. Mitchell - 머신러닝은 지도학습, 비지도학습, 강화학습 3가지 분류로 학습방법이 존재한다. 지도학습 알고리즘에 주입하는 훈련 데이터에 레이블(Label)이라는 원하는 답을 함께 줘서 학습을 ..

다시 공부하면서 많은 것을 느꼈지만, 인터넷에 나온 기술면접관련 내용들이 너무나 많았기에 이 내용부터 속성으로 정리하는 것이 좋을 것 같다. 여기에 있는 문제들은 Youtube 혹은 다른 블로그에 포스팅된 자료들을 참고하면서 구성해 보았다. 자기소개 안녕하십니까, 2020 웍스 모바일 동계 인턴 지원자 이호성입니다. 저는 꾸준함을 통해 결과를 이뤄낼 수 있는 사람입니다. 저는 단기 계획을 자주 설정하여 현재 상황을 파악하고, 과거를 돌아보며, 앞으로의 방향을 결정하였습니다. 장기 계획 속에서 많은 단기 계획에 집중하면서 마지막까지 유종의 미를 거둘 수 있었습니다. 저는 이것을 캡스톤 디자인 프로젝트에도 적용할 수 있었습니다. 이 프로젝트는 하차 미태그 문제를 해결하기 위한 새로운 계수 방식 연구를 주제로..