그리고 우리가 설계한 모델 이외에 다양한, 수많은 새로운 모델을 만들 수 있습니다. 레이어의 수나 각 레이어의 노드 수, 활성화 함수, 에포크 수 등 다양한 파라미터를 수정하여 인공지능을 설계할 수 있습니다.

숫자를 구분하는 인공지능을 만드는 방법은 우리가 만든 방법 이외에도 CNN이라는 기법을 사용하여 만들 수 있습니다. CNN 기법은 이미지를 인식하는 데 높은 성능을 보이고 있기 때문에 영상 인식 분야에서 주로 사용되고 있습니다.

우리가 만든 이 신경망이 여러 신경망 알고리즘의 기초가 됩니다. 이 신경망을 기초로 하여 순환 신경망, 적대적 생성 신경망 등 다양한 딥러닝 알고리즘이 만들어지게 되었습니다. 그만큼 기초가 되는 신경망이라고 할 수 있습니다.

따라서 지금까지 여러분이 잘 따라오셨다면 앞으로 살펴볼 딥러닝의 심화된 모델을 학습할 준비가 된 것입니다. 그럼 지금부터 딥러닝의 새로운 모델을 만들어 볼까요?