딥 러닝은 이미지 인식, 자연어 처리 및 음성 인식과 같은 복잡한 작업을 수행하기 위해 인공 신경망을 훈련시키는 것을 포함하는 기계 학습의 하위 집합입니다. 신경망은 상호 연결된 노드의 여러 계층으로 구성되며, 각 계층은 데이터를 처리하기 위해 선형 및 비선형 변환의 조합을 사용합니다. 딥 러닝에서 신경망은 대규모 데이터 세트에 대해 훈련되어 새로운 데이터를 정확하게 분류하거나 예측할 수 있을 때까지 내부 매개 변수를 조정합니다. 이 프로세스는 역전파로 알려져 있으며, 여기서 네트워크의 오류는 노드의 가중치와 편향을 조정하기 위해 레이어를 통해 후방으로 전파됩니다. 딥 러닝은 이미지 및 음성 인식에서 자연어 처리 및 추천 시스템에 이르기까지 광범위한 응용 분야에서 큰 성과를 보이고 있습니다. 그것은 자율..