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1. 신경망 구성 (1) 개요 - 신경망 : 우리 뇌의 수 많은 뉴런들이 서로 복잡하게 얽혀 있고, 이것을 전체적으로 보면 거대한 그물망같은 형태를 이루는데, 이를 신경망이라 부른다. - 인공신경망 : 우리 뇌 속의 신경망 구조를 착안해서 퍼셉트론(Perceptron)이라는 형태를 제안하며 이를 연결한 형태를 말한다. - 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP) : 인공신경망 중에서도 2개 이상의 레이어를 쌓아서 만든 것을 보통 의미한다. - 인공 신경망은 크게 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되어있고, 은닉층이 많아지면 인공신경망이 DEEP해졌다고 이야기 한다. -> 충분히 깊어지면 DNN - Fully-Connected Neural Network와 MLP는 다른 용어이다. 1..

1. 평균 : 식 알아보기, 평균 함수 만들어 보기 2. 배열을 활용한 평균, 표준편차, 중앙값 : 식 알아보기, 배열 만들어 보기, 중앙값 표준편차 함수 만들어 보기 3. main() 함수 4. numpy 패키지 소개 - ndarray, size, shape, ndim, type, 특수행렬(단위행렬, 0행렬, 1행렬) - 브로드캐스트(R의 recycle rule 같은 개념인듯) - 슬라이스와 인덱싱 - random : random(실수), randint(정수), choice(선택), permutation(뒤섞기), normal(정규분포), uniform(균등분포) - 전치행렬 5. numpy로 기본 통계 데이터 계산 해보기 - sum, mean, std, median 6. 데이터의 행렬 변환 - 소리 ..