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Technology/AI 개념 정리4

단층 신경망(SLP)이란? TL;DR단층 신경망(Single-Layer Perceptron, SLP)은 입력층과 출력층 사이에 은닉층이 없는 가장 단순한 형태의 신경망이다. 주로 선형 분류 문제를 해결하는 데 사용되며, XOR 문제와 같은 비선형 문제는 해결할 수 없다. 다층 신경망(DNN)의 기초가 되는 개념으로, 뉴런의 가중치와 활성화 함수를 활용해 데이터를 분류하는 역할을 한다. 1. 단층 신경망(SLP)의 개념단층 신경망(Single-Layer Perceptron, SLP)은 가장 기본적인 인공 신경망(ANN) 구조로, 뉴런이 하나의 층으로만 구성된 모델이다. 입력층(Input Layer)과 출력층(Output Layer)으로 이루어져 있으며, 은닉층(Hidden Layer)이 없다.이 모델은 1958년 프랭크 로젠블랫(F.. 2025. 3. 14.
다층 신경망(DNN)이란? TL;DR다층 신경망(Deep Neural Network, DNN)은 여러 개의 은닉층(hidden layer)을 가진 인공 신경망(ANN)이다. 입력층, 여러 개의 은닉층, 출력층으로 구성되며, 복잡한 데이터 패턴을 학습하는 데 강력한 성능을 발휘한다. 딥러닝의 핵심 모델로 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 활용된다. 1. 다층 신경망(DNN)의 개념다층 신경망(Deep Neural Network, DNN)은 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 한 형태로, 여러 개의 은닉층(hidden layer)을 포함하는 구조를 갖는다. 기존의 단층 신경망(single-layer neural network)은 선형 분류 문제만 해결할 수 있는 반면, 다층.. 2025. 3. 14.
딥러닝(DeepLearning)이란? TL;DR딥러닝은 인공지능(AI)의 한 분야로, 인간의 두뇌처럼 데이터를 학습하고 패턴을 찾는 신경망 기술이다. 특히 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등에 강력한 성능을 발휘한다. 머신러닝과 차별되는 점은 깊은(Deep) 신경망을 활용하여 더 복잡한 문제를 해결할 수 있다는 것이다. 딥러닝의 개념과 원리딥러닝(Deep Learning)은 **인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)**을 기반으로 한 기계 학습 방법이다. 쉽게 말해, 딥러닝은 인간의 뇌 구조를 모방한 알고리즘을 사용하여 방대한 데이터를 분석하고 학습하는 기술이다.기존의 전통적인 프로그래밍 방식과 달리, 딥러닝은 데이터를 입력하면 스스로 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 새로운 데이터를 예측할 수 있다. 예를.. 2025. 3. 14.
LLM이란? LLM이란? 인공지능 시대의 핵심 기술요즘 인공지능(AI) 기술이 빠르게 발전하면서 "LLM"이라는 단어를 자주 접하게 된다. 하지만 LLM이 정확히 무엇인지, 왜 중요한지에 대해 명확히 이해하는 사람은 많지 않다. 이번 글에서는 LLM의 개념, 동작 원리, 그리고 실생활에서 어떻게 활용되는지 알아보자. LLM이란 무엇인가?LLM(Large Language Model)은 한국어로 "대규모 언어 모델"을 의미한다. 이는 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간처럼 자연스러운 언어를 이해하고 생성하는 AI 모델을 가리킨다. 대표적인 예로는 OpenAI의 ChatGPT, Google의 Gemini, Meta의 LLaMA 등이 있다.LLM은 단순한 챗봇이 아니다. 문장을 이해하고 생성하는 능력뿐만 아니라, 문.. 2025. 3. 14.

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