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딥러닝 학습은 축적된 데이터를 바탕으로 신경망 내의 정보 전달 관련 Weight를 Update하여 딥러닝 모델을 만드는 과정이며, 추론은 만들어진 모델을 활용해 주어진 Input에 대한 해석 결과를 내놓는 단계입니다. 두 단계의 선후관계를 따져본다면 딥러닝 모델을 학습한 후 추론을 하게 되죠. 좀 더 자세히 살펴보면 학습은 Forward propagation과 Backward propagation을 무수히 많이 반복하며 추론은 Forward propagation을 한 번 수행한 후 종료됩니다. 딥러닝 추론이란? 그럼 좀 더 간단한 추론과 Forward propagation을 살펴보겠습니다. 이 글에서는 영상인식에 주로 활용되는 CNN 알고리즘을 예로 들어보죠. 영상인식의 입력(Input)은 사진입니다. ..