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딥러닝의 기본 개념과 역사
딥러닝의 기본 개념과 역사딥러닝의 기본개념은 인공신경망을 기반으로 한 머신러닝의 한 분야로, 다층 구조의 신경망을 통해 데이터로부터 패턴을 학습하고 예측하는 기술입니다. 딥러닝의 핵심 개념은 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron)으로, 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer)으로 구성됩니다. 각 층은 뉴런으로 이루어져 있으며, 뉴런 간의 연결을 통해 데이터가 처리됩니다. 딥러닝의 특징은 여러 개의 은닉층을 사용하여 복잡한 패턴을 학습할 수 있다는 점입니다. 이는 간단한 패턴을 학습하는 기존의 머신러닝 알고리즘과 달리, 이미지나 음성 인식과 같은 복잡한 문제를 해결하는 데 매우 효과적입니다. 딥러닝의 역사딥러닝의 역사는 1940년대..
