A+받은 인공지능의 응용 과목에서 제출한 퍼셉트론, 딥러닝 모델, 지도학습, 비지도학습, 머신러닝 응용, 머신러닝 시스템이 응용된 미래사회를 정리하였습니다.

소개

"인공지능의 응용 과목에서 제출한 퍼셉트론, 딥러닝 모델, 지도학습, 비지도학습, 머신러닝 응용, 머신러닝 시스템이 응용된 미래사회를 정리하였습니다."에 대한 내용입니다.

목차

1. Perceptron, Multi Layer Perceptron

2. Deep Learning model

3. 지도학습(Supervised Learning)과 비지도 학습(Unsupervised Learning)

4. Machine Learning model 응용 사례
1) 금융서비스
2) 의료서비스
3) 마케팅 및 영업
4) 운송
5) 석유 및 가스 산업

5. Machine Learning system이 응용된 미래사회

본문내용

1. Perceptron, Multi Layer Perceptron

퍼셉트론은 Fank Rosenblatt가 1957년에 고안안 알고리즘이다. 이 퍼셉트론이 바로 신경망의 기원인 알고리즘이다. 퍼셉트론은 다수의 신호를 입력으로 받은 후에 하나의 신호를 출력한다. 쉽게 말하자면 입력과 출력을 갖춘 알고리즘이며 입력을 주면 정해진 규칙에 따라서 결과값을 출력하는 것이다.  다시 말하자면, 입력 값에 대해서 출력 값이 무엇이 나올지 예측하는 기계이다. 

어떤 것이 동작하는 원리를 정확하게 파악할 수 없을 때 우리가 취할 수 있는 방식 중 하나는 우리가 조정할 수 있는 매개변수 값을 가지고 있는 모델을 만드는 것이다. 가중치와 편향을 매개변수로 설정하고 매개변수를 가지고 있는 선형함수 모델을 만든다음. 이후에 예측 값과 실제 값을 비교하여 오차를 도출하고 이를 기준으로 조정한다.
 
퍼셉트론은 사람 뇌에 존재하는 단일 뉴런이 작동하는 방법을 흉내내기 위해서 환원 접근법 (reductionist approach)을 이용한다.

참고자료

· 없음