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NTIS 바로가기한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.10 no.5, 2019년, pp.9 - 16
In this paper, it will analyze security problems, so technology's potential can apply to business security area. First, in order to deep learning do security tasks sufficiently in the business area, deep learning requires repetitive learning with large amounts of data. In this paper, to acquire lear...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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딥러닝이 보안 업무를 수행하기 위해서 무엇이 제공되어야 하는가? | 또한, 머신러닝 알고리즘 설계가 미흡할 경우, 그 결과를 유용하게 활용할 수 없다. 즉, 다양한 비즈니스 환경에서 비정상 탐지에 대한 추론을 스스로 익힐 수 있도록 충분한 실험적 데이터 접근을 통한 학습 환경이 제공되어야만 한다. | |
딥러닝의 최종 목적은 무엇인가? | 딥러닝 기술을 통해 훈련시켜야 하는 가중치들이 모인 곳을 은닉계층 (Hidden Layer)이라고 한다. 딥러닝의 최종 목적은, 테스트 데이터(Test Set)를 인공신경망에 통과시켜서 원하는 결과(Output)를 얻는 것이다. 딥러닝에서는 은닉계층에 가중치를 훈련용 데이터(Training Set)를 이용하여 훈련(Training) 시키게 된다. | |
딥러닝이란 무엇인가? | 딥러닝은 어떠한 문제 처리를 사람이 직접 지시하지 않아도 데이터를 통해 컴퓨터가 패턴 인식 문제 또는 특징적 학습을 하여 그것을 스스로 처리하고 해결할 수 있도록 하는 기계학습 기술이다. 이는 실제 인간의 뇌가 뉴런들 간의 연결이 매우 깊은(deep) 구조를 가지고 있다는 점에서 보다 진보된 학습과 추론에 대한 인공지능 기술이라 정의할 수 있다[2]. |
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ETRI. (2016). Trends on Distributed Frameworks for Deep Learning, ETRI Article, https://ettrends.etri.re.kr/ettrends/159/0905002137/0905002137.html
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