문과생CS정복기

DNN, CNN, RNN, 그리고 GAN은 모두 딥러닝 모델의 유형으로, 각각의 모델은 특정 종류의 데이터 또는 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. 이들의 기본 개념과 주요 용도를 간단하게 설명하겠습니다.1. DNN (Deep Neural Network, 심층 신경망)기본 개념: 여러 개의 은닉층을 포함하는 전통적인 인공 신경망입니다. 각 레이어는 선형 변환과 비선형 활성화 함수를 통해 데이터를 변형합니다.주요 용도: 분류, 회귀, 패턴 인식 등 일반적인 머신러닝 문제에 사용됩니다. 예를 들어, 고객의 구매 이력 데이터를 사용하여 향후 구매 가능성을 예측할 수 있습니다.2. CNN (Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)기본 개념: 이미지 데이터의 합성곱 층을 사용하여 이..

다음 두 권의 책을 초보자에게 추천한다. 1. 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 박해선 저: 이 분야에 대해 처음 도전하는 분들에게 딱 맞는 난이도. 나는 하루에 3시간씩 틈틈히 혼공해서 한 달 만에 끝냈다. 2. 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 권철민 저: '나는 이 분야가 어떤지는 알아. 코드를 정확히 이해하면서 배우고 싶어' 와 같은 생각을 가진 분들에게 추천. 한 단원 당 4일정도 시간을 잡으면 된다. 총 10단원이니 40일 정도 걸린다고 보면 2달이면 충분히 끝낼 수 있다.