I. 과제 수행 절차
1. 자료 분석 과정
1.1 데이터 선별
․ 통신 회사로부터 총 2,666개의 자료를 받았으나, 이중 총 111개의 데이터의 문제점이 있었음
․ 총 111개의 데이터를 삭제함
1.2 데이터 작성
․ 학습 데이터와 검증데이터 그리고 예측 데이터로 나누어 자료를 작성함
․ 유
신경망의 구조와 개념 - MLP 신경망
신경망 또는 인공신경망(artificial neural networks)에 관한 연구는 뇌 신경생리학(neurophysiology)으로부터 영감을 얻어 시작되었다. 자료분석 분야에서 신경망은 복잡한 구조를 가진 자료에서의 예측(prediction) 문제를 해결하기 위해서 사용되는 유연한 비선형모형(nonlinear m
변수가 X1에서 X10까지 10개이므로 입력층을 10개로 설정하였다. 은닉층은 2개의 층으로 설정하였고, 부하가 커지는 것을 막기 위해 첫번째 은닉층은 입력노드 개수의 1.5배인 15개의 은닉노드를 설정하였고, 두번째 은닉층은 첫번째 은닉층의 은닉노드 개수보다 1개 적은 14개로 설정하였다.
Contr
은닉층(hidden layer)가 1개 이상 존재한다. 모든 계산층이 자신의 계산 결과를 입력에서 출력으로의 순방향으로만 전달하는 구조의 다층 신경망을 순방향 신경망이라고 한다. 순방향 신경망에서는 한 층의 모든 노드는 다음 층의 모든 노드와 연결된다.
신경망에서 학습이란 뉴런 간 연결별 가중치들을
많은 조직은 자동화 된 복잡한 의사 결정에 신경회로망을 사용한다. 신경회로망은 요청된 행동의 방향 패턴을 쉽게 식별할 수 있다. 각각의 회로망은 그들의 활동을 증진 시키기 위해 과거의 경험으로부터 배운다. Technology 구성원의 멤버인 그들은 기계학습법이라고 불린다. 기계학습법은 11장에서 묘