합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 이미지, 음성, 텍스트 등과 같은 다양한 유형의 데이터에서 특징을 추출하고 분류하는 데 사용되는 딥러닝 모델 중 하나입니다. CNN은 기본적으로 이미지 처리에서 주로 사용되며, 입력 데이터를 이미지의 픽셀로 구성된 2D 배열로 취급합니다. 합성곱 계층과 풀링 계층으로 구성되며, 합성곱 계층(convolutional layer)은 입력 이미지에서 특징을 추출하는데 사용되고, 풀링 계층(pooling layer)은 추출된 특징을 간소화하고, 데이터의 크기를 줄입니다. 이러한 합성곱 계층과 풀링 계층의 반복적인 구성으로 인해 CNN은 입력 데이터에서 다양한 수준의 추상화된 특징을 학습하여, 이러한 특징을 바탕으로 입력 이미지를 분류..
