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인공지능입문2

FNN과 CNN의 차이점 한눈에 보기: 구조, 용도, 특징 분석 FNN과 CNN의 차이점 총정리 | 딥러닝 신경망 구조 비교딥러닝을 공부하다 보면 반드시 등장하는 두 가지 기본 구조가 있습니다. 바로 FNN(Feedforward Neural Network)과 CNN(Convolutional Neural Network)입니다. 이 둘은 모두 인공신경망의 일종이지만, 데이터 처리 방식, 구조, 사용 목적에서 큰 차이를 보이죠. 이번 글에서는 FNN과 CNN의 개념을 쉽게 설명하고, 구조적 차이, 장단점, 활용 분야까지 체계적으로 비교해보겠습니다. 📚 목차 1. FNN(Feedforward Neural Network)란? 2. CNN(Convolutional Neural Network)란? 3. FNN과 CNN의 구조적 차이 4.. 2025. 3. 28.

회귀 vs 분류 문제 완전 정복: 출력 형태부터 예시까지 딥러닝 문제를 푸는데 첫 걸음은 "이게 회귀야? 분류야?"부터 판단하는 것! 초보자도 바로 이해할 수 있게 출력 변수 기준으로 딱 정리해드립니다.안녕하세요! 딥러닝 입문자라면 반드시 구분할 수 있어야 할 중요한 주제, 바로 회귀와 분류 문제의 차이점에 대해 정리해보았습니다. 저도 처음에 모델을 만들 때 어떤 손실 함수와 출력 구조를 써야 할지 헷갈렸던 경험이 있거든요. 이번 글에서는 다양한 예시와 함께 출력 변수의 구조까지 쉽게 설명해드릴게요.목차1. 회귀 문제란? 2. 분류 문제란? 2-1. 이진 분류 2-2. 다중 분류 2-3. 다중 레이블 분류 회귀 vs 분류 비교 요약1. 회귀 문제란?회귀 문제는 연속적인 수치 값을 예측하는 문제입니다. 출력값이 실수 형태로 나오기 때문에, 정답이 명확히 나뉘는 .. 2025. 3. 27.

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