1. Introduction to Deep Learning

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집의 크기를 통해 집 가격을 예측해보자.

 

유명한 그림

 

집 크기와 가격의 데이터들이 위와 같이 주어졌을 때, 집 크기를 x, 가격을 y로 잡아 크기에 따른 가격을 예측하는 하나의 function을 생각해 볼 수 있다. (이 function에서는 둘의 상관관계를 linear로 잡았다.)

 

이를 일반화하자면, 어떠한 input x에 대해 output y를 얻고 싶으면 f(x) = y 가 되는 f를 구하면 될 것이다.

(이를 deep learning에서는 수많은 x, y 데이터들을 통해 구한다.)

(이를 Supervised Learning이라 한다.)

 

그리고 x와 y, 그리고 그 사이에 있는 노드들의 구조를 Neural Network라 부른다.

 

input이 4개일 때, input간의 상관관계를 통해 또 다른 값을 구하고 그 값을 이용하여 output y를 구해낸다.

 

 

Structured Data - database를 생각하면 되는데 각 feature가 well-defined된 데이터를 의미한다.

 

Unstructured Data - Audio, Image, Text 등의 데이터를 의미한다.

 

 

많은 데이터, 더욱 강력해진 컴퓨팅 파워로 인해 Deep Learning이 폭발적으로 성장하였다.

 

 

 

수업 자료는 여기서 볼 수 있다.

 

 

DeepLearning.AI