3차원벡터변환1 머신러닝 vs 딥러닝 차이를 이해하는 중요 개념 : 3차원 데이터 머신러닝에서 딥러닝으로 넘어가는 과정에서 제일 어려웠던 개념이 3차원 벡터 개념이었습니다. 공부를 하다보니 부족한 개념이 무엇인지 보이기 시작했고, 제 코딩선생님인 chatgpt에게 부족한 개념을 알려달라고 했습니다. 그리고 이에 대한 gpt의 답글을 원문에 첨부하였습니다. 저와 같이 딥러닝을 헤매고 있는 누군가에게 도움이 되길 바라며 결론은 이미지 및 시계열 데이터 구성 요소 개념이 부재하였고, 아래 답글을 통해 부족한 개념을 체득해나가길 바라겠습니다. :-) CNN 모델에서 데이터를 3차원 텐서로 변환하는 과정은 매우 중요하며, 이를 이해하는 것이 CNN의 핵심 개념을 파악하는 데 도움이 됩니다. 2차원 이미지 데이터(예: MNIST)와 시계열 데이터를 어떻게 3차원 벡터(텐서)로 변환하는지 .. 2024. 9. 15. 이전 1 다음
