728x90 분류 전체보기205 딥러닝 핵심 개념: Back Propagation (오차 역전파)의 이해와 응용 오늘은 딥러닝에서 핵심적인 개념인 Back Propagation (오차 역전파) 에 대해 깊이 있는 설명을 해보려고 해요. 이 개념을 이해하는 것은 딥러닝 모델을 구축하고 최적화하는 데 매우 중요한 요소입니다. Back Propagation이란? Back Propagation은 딥러닝에서 신경망 모델을 학습시킬 때 사용되는 알고리즘입니다. 모델의 출력 값과 실제 값 사이의 오차를 역방향으로 전파하여 각 파라미터가 오차에 얼마나 기여했는지 계산하고, 이를 기반으로 모델의 파라미터를 업데이트합니다. 동작 원리 1. 순전파 (Forward Propagation) : 입력 데이터를 신경망에 입력하고, 각 레이어에서 가중치와 활성화 함수를 사용하여 출력을 계산하는 과정입니다. 2. 오차 계산 (Error Cal.. 2024. 7. 11. 머신러닝 : 지도학습, 비지도학습, 강화학습 이해하기 🌟 머신러닝의 핵심, 지도학습, 비지도학습, 강화학습을 자세히 알아보아요! 🤖 지도학습지도학습은 입력 데이터와 그에 대응하는 정답 데이터(라벨)을 함께 사용하여 모델을 학습시키는 방법입니다. 이 방법은 데이터의 각 샘플이 입력과 정답으로 구성되어 있어야 합니다. 예를 들어, 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분하는 분류 문제나 이미지에서 객체를 인식하는 문제 등에서 사용될 수 있어요.주요 예시:분류(Classification): 예측하려는 값이 범주형 데이터인 경우 사용됩니다. 예를 들어, 이메일이 스팸인지 아닌지 분류하거나 고객이 특정 제품을 구매할지 예측하는 문제 등이 있어요.회귀(Regression): 예측하려는 값이 연속적인 숫자인 경우 사용됩니다. 예를 들어, 주식 가격 예측이나 주택 가격 예측 .. 2024. 7. 11. 머신러닝의 정의와 기본 개념 머신러닝이란 무엇일까요? 🤔머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 데이터를 학습하고 패턴을 찾아 작업을 수행할 수 있게 만드는 기술입니다. 여기서 '학습'이라 함은 데이터로부터 규칙이나 패턴을 추출하여 문제를 해결하는 과정을 말해요. 🤖 📚 기본 개념을 살펴보면, 머신러닝은 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나뉩니다. - 지도학습: 입력 데이터와 그에 상응하는 정답(라벨)을 이용해 모델을 학습시키는 방식입니다. 예를 들어, 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분하는 분류 문제나 손글씨를 인식하는 문제 등이 여기에 속해요. - 비지도학습: 정답 데이터 없이 데이터의 패턴이나 구조를 발견하려는 학습 방식입니다. 데이터를 스스로 분류하거나 군집화하거나 차원을 축소하는 방법 등이 있어요. 이런 기술은 .. 2024. 7. 11. [python] 중고급자를 위한 파이썬 클린 코드 작성 꿀팁 8가지 : 더 깔끔하고 유지보수 쉬운 코드 작성하기! 오늘은 파이썬 클린 코드 작성에 대한 중고급자 버전의 팁을 소개해드릴게요. 초급자 팁보다 더 심화된 내용을 다루며, 여러분의 코드 품질을 한 단계 업그레이드할 수 있는 방법들을 알아보겠습니다. 😊1. 함수 시그니처 개선하기함수의 매개변수와 반환 타입을 명시하면 코드의 가독성과 유지보수성이 크게 향상됩니다. 이를 위해 타입 힌트를 사용해보세요.# 나쁜 예def calculate_area(length, width): return length * width# 좋은 예def calculate_area(length: float, width: float) -> float: return length * width 2. 컨텍스트 매니저 사용하기리소스를 관리할 때 컨텍스트 매니저를 사용하면 더 안전하고 간결.. 2024. 7. 11. [python] 파이썬 클린 코드 작성 꿀팁 8가지 : 더 깔끔하고 가독성 높은 코드 작성하기! 오늘은 파이썬 개발을 할 때 클린 코드를 작성하는 방법에 대해 알아보려고 해요. 클린 코드는 가독성이 좋고 유지보수가 쉬운 코드를 의미한답니다. 지금부터 몇 가지 유용한 팁을 소개할게요! 😊1. 명확하고 의미 있는 변수명 사용하기변수명은 코드의 가독성을 크게 좌우해요. 변수명은 그 목적을 분명하게 나타내야 합니다. 예를 들어, a보다는 age, n보다는 number_of_items와 같이 구체적인 이름을 사용해 보세요.# 나쁜 예a = 10b = 20# 좋은 예width = 10height = 20 2. 함수는 하나의 작업만 수행하게 하기하나의 함수가 여러 작업을 수행하면 이해하기 어렵고, 유지보수가 힘들어져요. 함수는 가능한 한 하나의 작업만 수행하도록 작성하는 것이 좋습니다.# 나쁜 예def pr.. 2024. 7. 11. 벡터 검색이란? | 데이터 간 의미적 유사성을 파악하는 검색 기술 오늘은 검색 기술 중 하나인 '벡터 검색'에 대해 이야기해볼게요. 벡터 검색은 인공지능과 딥러닝의 힘을 빌려, 우리가 원하는 정보를 더 똑똑하게 찾아주는 기술이랍니다. 😄벡터 검색이란? 🤔벡터 검색은 단어, 문장, 또는 이미지와 같은 데이터를 벡터(수학적인 숫자 배열)로 변환해 검색하는 방법이에요. 이 기술은 데이터의 의미를 숫자로 표현하여, 유사한 의미를 가진 데이터끼리 가까운 벡터로 매핑하는 거죠. 간단히 말해, 벡터 검색은 데이터 간의 의미적 유사성을 파악해 검색 결과를 제공하는 기술이에요. 벡터 검색의 작동 원리 🔍벡터 검색은 주로 다음과 같은 과정을 거쳐요:벡터화: 검색 대상 데이터(예: 텍스트, 이미지)를 벡터로 변환해요. 이 때, Word2Vec, BERT, 이미지 임베딩 같은 딥러닝 .. 2024. 7. 11. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 35 다음 728x90
