AI / 데이터
인공 신경망(Neural Network)
인공 신경망(Neural Network)은 여러 계산 노드가 층처럼 연결되어 입력 데이터를 단계적으로 변환하고 학습하는 모델 구조입니다.
쉬운 설명
뉴런처럼 연결된 계산 단위들이 데이터를 단계적으로 변환하며 학습하는 모델 구조.
배경과 쓰임까지 이해하기
조금 더 자세히
인공 신경망(Neural Network)은 여러 계산 노드가 층처럼 연결되어 입력 데이터를 단계적으로 변환하고 학습하는 모델 구조입니다.
딥러닝 모델 구조, LLM, 이미지 모델, 음성 모델의 기본 원리를 설명할 때 등장합니다.
신경망은 모델 구조이고, 딥러닝은 그 신경망을 여러 층으로 쌓아 학습시키는 접근에 가깝습니다.
실제로는 이렇게 만나요
인공 신경망(Neural Network)은(는) 실제 작업 흐름에서 Deep Learning, Machine Learning, Model 같은 개념과 함께 등장합니다.
- 이런 거 할 때 나와요 딥러닝 모델 구조, LLM, 이미지 모델, 음성 모델의 기본 원리를 설명할 때 등장합니다.
- 이렇게 생겼어요 인공 신경망(Neural Network)은(는) Deep Learning, Machine Learning, Model 같은 주변 개념과 함께 문서, 설정 화면, 오류 메시지에서 자주 보입니다.
- 나오는 화면 예시 AI / 데이터 작업을 하다가 Deep Learning, Machine Learning, Model를 확인하는 화면
헷갈리기 쉬운 점
신경망은 모델 구조이고, 딥러닝은 그 신경망을 여러 층으로 쌓아 학습시키는 접근에 가깝습니다.
왜 알아두면 좋을까요?
딥러닝 모델 구조, LLM, 이미지 모델, 음성 모델의 기본 원리를 설명할 때 등장합니다.
Checklist
실제로 볼 때 확인할 것
- 01
정의보다 쓰이는 상황을 먼저 본다
- 02
관련 개념을 함께 확인한다
- 03
실제 프로젝트에서 등장한 위치를 기록한다