합성곱신경망(Convolutional NeuralNetwork, CNN)이나 순환신경망(Recurrent NeuralNetwork, RNN)이 주로 활용되었습니다. 그러나 2017년 구글 딥마인드에서 발표한 트랜스포머(Transformer) 모델은 CNN과 RNN의 한계를 극복하며 자연어 처리 성능을 비약적으로 향상시켰습니다.
둘째로, 생성형 인공지능(Generative AI)의 발전
곱한 값을 폐곡선의 면적으로 추정하는 것이다. 무작위 점의 추출횟수가 많을수록 실제 폐곡선의 면적에 근접하게 될 것이다.
몬테카를로 트리 탐색(Monte Carlo tree search, MCTS)은 몬테카를로 방법을 트리 탐색에 적용한 것으로, 탐색 공간에서 무작위 표본추출을 통해 탐색 트리를 확장하면서 가장 확
학습이란 인간발달에 있어서 재체계화 과정을 의미한다. 인간이 생활과의 상호작용으로 인하여 새로운 관련이 생기고 이에 따라 인간의 행동변화가 일어나며 그 결과 인간이 새로운 행동을 획득하는 것으로 정신구조에 변화를 초래하며 기능의 변화를 가져오게 되는 것을 의미한다.
학습이론은 어
1)인공신경망의 개념
(1) 인공신경망의 정의
인간이 가지고 있는 신체 기능의 대부분은 신경세포 (neuron)들의 유기적 결합체인 신경망 (neuralnetwork)에 의하여 통제된다. 신경망의 중추를 이루고 있는 것이 뇌이다. 인간의 뇌는 대략 150억개의 신경세포들로 구성되며, 각 신경세포는 약 1만개 정도의 연
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