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공급망 최적화는 기업의 효율성과 수익성을 결정하는 중요한 요소이다. 딥러닝은 이러한 공급망을 개선하고 예측하는 데 강력한 도구로 부상하고 있다. 이 글에서는 딥러닝이 공급망 최적화에 어떻게 기여하는지, 핵심 개념과 실용적인 예시를 통해 살펴본다.📦 공급망 최적화란 무엇인가요?공급망 최적화 (Supply Chain Optimization, 공급망 최적화)는 제품 또는 서비스의 생산, 유통, 판매에 이르는 전체 과정을 효율적으로 관리하여 비용을 절감하고 고객 만족도를 높이는 것을 목표로 한다. 여기에는 재고 관리, 수요 예측, 운송 경로 최적화, 창고 관리 등이 포함된다.🤖 딥러닝이 공급망 최적화에 기여하는 방식딥러닝 (Deep Learning, 딥러닝)은 인공 신경망을 기반으로 하는 머신러닝의 한 분야..

🧠 딥러닝의 세계로: 순환 신경망 (RNN) 탐험딥러닝은 인공지능 분야에서 괄목할 만한 성과를 거두며 많은 관심을 받고 있다. 딥러닝의 다양한 모델 중에서도 특히, 순환 신경망 (Recurrent Neural Network, RNN)은 시퀀스 데이터, 즉 순차적인 데이터를 처리하는 데 특화되어 있어 자연어 처리, 음성 인식, 시계열 예측 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 한다. 이 글에서는 RNN의 기본적인 개념들을 자세히 살펴보며, RNN의 작동 원리와 활용 방법을 이해하는 데 도움을 줄 것이다.🔄 순환 신경망 (RNN)이란 무엇인가? What is Recurrent Neural Network (RNN)?RNN은 데이터를 순차적으로 처리하는 인공 신경망의 한 종류이다. 일반적인 피드포워드 신경망(..