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4 처지: 비 지도 학습, 대뇌피질, 인공신경망, 시각피질.
비 지도 학습
비 지도 학습(Unsupervised Learning)은 기계 학습의 일종으로, 데이터가 어떻게 구성되었는지를 알아내는 문제의 범주에 속. 이 방법은 지도 학습(Supervised Learning) 혹은 강화 학습(Reinforcement Learning)과는 달리 입력값에 대한 목표치가 주어지지 않. 자율 학습은 통계의 밀도 추정(Density Estimation)과 깊은 연관이 있. 이러한 자율 학습은 데이터의 주요 특징을 요약하고 설명할 수 있. 자율 학습의 예로는 클러스터링(Clustering)을 들 수 있. 또 다른 하나의 예로는 독립 성분 분석(Independent Component Analysis)이 있.
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대뇌피질
썸네일 대뇌피질(大腦皮質, Cerebral cortex)또는 대뇌겉질은 대뇌의 표면에 위치하는 신경세포들의 집합이.
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인공신경망
인공 신경망은 노드들의 그룹으로 연결되어 있으며 이들은 뇌의 방대한 뉴런의 네트워크과 유사하다. 위 그림에서 각 원모양의 노드는 인공 뉴런을 나타내고 화살표는 하나의 뉴런의 출력에서 다른 하나의 뉴런으로의 입력을 나타낸다. 인공신경망(人工神經網)은 기계학습과 인지과학에서 생물학의 신경망(동물의 중추신경계중 특히 뇌)에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘이.
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시각피질
를 뒤통수에서 본 모습. 브로드만 영역 17(빨강, 일차 시각피질), 18(주황), 19(노랑) 시각피질()은 V1으로 알려진 일차 시각피질(striate cortex)과 V2, V3, V4, V5로 알려진 영역(extrastriate cortex)을 통틀어 일컫는 말이.
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