합성곱 신경망CNN에 대해서 알아보자 CNNCNN이란 Convolutional Neural Network의 약자로 이미지같은 2차원의 데이터의 특징을 효과적으로추출하기 위해서 설계된 신경망이다. 이때의 레이어는 합성곱 층, 풀링 층 그리고 완전 연결 층 으로 이뤄져 있다.    합성곱 층 : 입력 이미지에 필터를 적용하여 특징 맵을 생성. 국소적 패턴을 학습풀링 층 : 특정 맵의 크기를 축소시키고 주요 특징들을 추출. Max pooling과 average pooling 을 사용완전 연결층 : 추출된 특징을 바탕으로 최종예측.  합성곱 연산과 필터합성곱 연산은 이미지나 시계열 데이터처럼 공간적 그리고 시간적 관계를 가지고 있는 데이터에서중요한 특징을 추출하는데 사용한다. 필터(커널) 을 적용해서 특징 앱을..