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[인공지능][개념&실습] 인공 신경망(ANN)에 대해 알아보고 패션 MNIST 데이터셋으로 패션 아이템을 분류해보자

이번 포스팅에서는 딥러닝(Deep Learning)이라고도 불리는 인공 신경망(ANN)에 대해 알아보고, 패션 MNIST 데이터셋으로 모델을 훈련시켜 패션 아이템을 분류해보는 실습을 해보도록 하자. 인공 신경망(ANN)은 우리가 흔히 이야기하는 딥러닝(Deep Laerning)과 거의 동의어로 사용되며, 위 그림처럼 층(layer)이라는 개념이 여러 개씩 쌓인 구조로 이루어져 있다. 층은 크게 '입력층 - 은닉층 - 출력층'으로 총 3종류로 구성되어 있다. 이 층(layer)에 대해 하나씩 알아보도록 하자. 입력층(Input Layer)은 단순히 값을 입력받는 역할만 수행하며, 특별히 계산을 하지는 않는다. 예를 들어, 지난 글에서 K-평균 모델로 3 종류의 과일을 분류할 때 사용했던 이미지를 떠올려보자..