전문 신경망 서비스로 AI의 미래를 개척하다

이 첫 번째 단계에서 소프트웨어 개발자는 데이터를 분석하고 해결해야 할 문제를 식별합니다. 데이터는 데이터베이스, 텍스트 문서, 이미지 등과 같은 다양한 소스에서 가져올 수 있습니다. 소프트웨어 개발자는 이 데이터를 사용하여 해결해야 할 정확한 문제를 설명하는 문제 설명을 만듭니다.

문제 설명을 기반으로 소프트웨어 개발자는 적절한 신경망 아키텍처를 선택합니다. 이는 피드 포워드 신경망, 컨벌루션 신경망, 순환 신경망 또는 기타 유형의 신경망일 수 있습니다. 소프트웨어 개발자는 또한 학습 속도, 계층 수 및 노드 수와 같은 적절한 하이퍼파라미터를 선택합니다.

이 단계에서 소프트웨어 개발자는 데이터를 사전 처리하여 신경망을 위해 준비합니다. 여기에는 데이터 정규화, 데이터를 교육 및 테스트 세트로 분할 등이 포함될 수 있습니다.

데이터가 전처리된 후 소프트웨어 개발자는 신경망을 훈련합니다. 여기에는 데이터를 네트워크에 공급하고, 가중치와 편향을 조정하고, 네트워크가 원하는 정확도를 달성할 때까지 반복하는 작업이 포함됩니다.

신경망이 훈련된 후 소프트웨어 개발자는 모델을 평가합니다. 여기에는 보이지 않는 데이터로 모델을 테스트하고 모델의 정확도를 측정하는 작업이 포함됩니다. 소프트웨어 개발자는 과적합 또는 과소적합과 같은 잠재적인 문제에 대해 모델을 검사합니다.

모델이 평가된 후 소프트웨어 개발자는 모델을 최적화합니다. 여기에는 학습률, 레이어 수, 노드 수와 같은 하이퍼파라미터 조정이 포함될 수 있습니다. 소프트웨어 개발자는 정규화 또는 드롭아웃과 같은 기술을 적용하여 모델의 정확도를 더욱 향상시킬 수도 있습니다.

모델이 최적화된 후 소프트웨어 개발자는 모델을 배포합니다. 여기에는 모델을 웹 서버, 모바일 장치 또는 클라우드 플랫폼에 배포하는 작업이 포함될 수 있습니다.

마지막으로 소프트웨어 개발자는 모델을 모니터링하고 유지 관리합니다. 여기에는 새 데이터로 모델을 정기적으로 테스트하고, 모델의 정확성을 모니터링하고, 필요에 따라 조정하는 작업이 포함될 수 있습니다.