๋จธ์ ๋ฌ๋์ ๊ฒฝ๋ง1 ์ ๊ฒฝ๋ง์ ๊ตฌ์กฐ – ์ ๋ ฅ์ธต, ์๋์ธต, ์ถ๋ ฅ์ธต ์๋ฒฝ ์ดํดํ๊ธฐ ๋ฅ๋ฌ๋์ ๊ณต๋ถํ๋ค ๋ณด๋ฉด ๊ฐ์ฅ ๋จผ์ ์ ํ๋ ๋จ์ด๊ฐ ๋ฐ๋ก "์ ๊ฒฝ๋ง(Neural Network)"์ ๋๋ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ๊ทธ ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ์ดํดํ๋ ๋ฐ ์์ด ๊ฐ์ฅ ๊ธฐ๋ณธ์ด ๋๋ ๊ฐ๋ ์ ๋ฐ๋ก **์ ๋ ฅ์ธต, ์๋์ธต, ์ถ๋ ฅ์ธต**์ ๋๋ค. ์ ๊ฒฝ๋ง์ ๋จ์ํ ์ ํ ๋ชจ๋ธ๊ณผ ๋ฌ๋ฆฌ ์ฌ๋ฌ ๊ฐ์ ๋ ธ๋(Node)์ ์ธต(Layer)์ผ๋ก ๊ตฌ์ฑ๋์ด ์์ผ๋ฉฐ, ๋ฐ์ดํฐ๊ฐ ์ ๋ ฅ์์ ์ถ๋ ฅ์ผ๋ก ํ๋ฅด๋ฉด์ ์ ์ ๋ ๋ณต์กํ ํจํด์ ํ์ตํฉ๋๋ค. ์ด๋ฒ ๊ธ์์๋ ์ธ๊ณต์ ๊ฒฝ๋ง์ ๊ธฐ๋ณธ ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ์ด๋ฃจ๋ ์ธ ๊ฐ์ง ์ธต์ ๋ํด ์ฝ๊ณ ๋ช ํํ๊ฒ ์ ๋ฆฌํด๋ณด๊ฒ ์ต๋๋ค.๐ ๋ชฉ์ฐจ1. ์ ๊ฒฝ๋ง์ด๋ ๋ฌด์์ธ๊ฐ?2. ์ ๋ ฅ์ธต(Input Layer)3. ์๋์ธต(Hidden Layer)4. ์ถ๋ ฅ์ธต(Output Layer)5. ์ธต ๊ตฌ์กฐ๊ฐ ์ค์ํ ์ด์ 6. ๋ง๋ฌด๋ฆฌ ์์ฝ1. ์ ๊ฒฝ๋ง์ด๋ ๋ฌด์์ธ๊ฐ?์ ๊ฒฝ๋ง(Neural Networ.. 2025. 4. 9. ์ด์ 1 ๋ค์