2020년06월21일 96번

[유통정보]
아래 글상자는 인공지능(AI) 기술이 유통·물류 서비스 분야에 접목된 사례를 분석하여 제시하고 있다. 인공지능 기술과 관련된 용어와 설명으로 가장 옳지 않은 것은?

① 딥러닝(deep learning) - 여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화를 시도하는 기계학습 알고리즘의 집합으로 최근 기계가 데이터를 통해 자신만의 규칙을 생성하여 정보를 학습하는 형태로 발전
② 전이 학습(transfer learning) - 완료된 학습 모델을 유사 분야에 전이하여 학습시키는 기술로, 적은 데이터에도 학습을 빠르게 하고 예측의 정확도를 높임
③ 강화 신경망(reinforcing neural network) - 사람의 개입이 없이 스스로 현재의 환경에서 특정 행동의 시행착오 과정을 거치며 보상을 최대화하는 학습 기법
④ 순환 신경망(recurrent neural network) - 과거 정보와 현재의 입력값을 결합하는 방법으로 순서를 고려한 학습 모델로서 데이터의 순서가 중요한 시계열 및 언어 처리 분석 등에 활용됨
선형 신경망(linear neural network) - 주로 시각적 이미지를 분석하는 데 사용되며, 이미지의 특징을 추출하는 필터 역할을 하는 컨볼루션 레이어를 적용하여 효율적으로 고차원의 이미지를 인식하고 분류함

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문제 해설

선형 신경망(linear neural network) - 주로 시각적 이미지를 분석하는 데 사용되며, 이미지의 특징을 추출하는 필터 역할을 하는 컨볼루션 레이어를 적용하여 효율적으로 고차원의 이미지를 인식하고 분류함"이 옳지 않은 것이다. 선형 신경망은 비선형 함수를 사용하지 않고 입력과 출력 사이에 선형 관계를 갖는 모델로, 딥러닝에서는 주로 사용되지 않는다.

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