Allen's 데이터 맛집

머신러닝과 기계학습에서 모델의 성능을 평가하고 최적화하는 데 중요한 역할을 하는 손실 함수(loss function)에 대해 알아보겠습니다. 손실 함수는 모델의 예측값과 실제값 간의 차이를 측정하여, 이 차이를 최소화하는 방향으로 모델을 학습시킵니다.  이미지 출처 :https://velog.io/@kellypark1615/AIS7-%EC%86%90%EC%8B%A4%ED%95%A8%EC%88%98-Loss-Function%EC%9D%98-%EA%B0%9C%EB%85%90  손실 함수란 무엇인가요?손실 함수는 예측값과 실제값 사이의 차이를 측정하는 함수입니다. 손실 함수의 출력 값은 모델의 예측이 얼마나 잘못되었는지를 나타내며, 이 값을 최소화하는 것이 모델 학습의 목표입니다.   주요 손실 함수 소개1...

딥러닝에서 시계열 데이터 처리에 탁월한 성능을 발휘하는 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN)에 대해 알아보겠습니다. RNN은 자연어 처리, 음성 인식 등에서 널리 사용되며, 순차적 데이터의 패턴을 학습하고 예측하는 데 강력한 능력을 가지고 있습니다    이미지출처:https://velog.io/@chulhongsung/RNN   순환신경망(RNN)이란 무엇인가요?순환신경망은 시퀀스 데이터(순차적 데이터)를 처리하는 데 특화된 신경망입니다. RNN은 입력 데이터와 이전 상태의 출력을 함께 사용하여 현재 상태의 출력을 계산하는 방식으로 동작합니다. 이러한 특성 덕분에 시계열 데이터나 순차적인 데이터를 효과적으로 처리할 수 있습니다.  RNN의 주요 구성 요소1. 입력층(Input..

딥러닝에서 이미지 처리에 탁월한 성능을 발휘하는 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN)에 대해 알아보겠습니다. CNN은 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되며, 복잡한 이미지 패턴을 학습하고 인식하는 데 뛰어난 능력을 가지고 있습니다   이미지출처:https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=11294   합성곱신경망(CNN)이란 무엇인가요?합성곱신경망은 이미지나 영상 데이터를 처리하는 데 특화된 딥러닝 모델입니다. CNN은 여러 층의 합성곱(convolution)과 풀링(pooling) 연산을 통해 이미지의 특징을 추출하고, 이를 기반으로 분류(classification) 등의 작업을 수행합니다.   CNN의 주요 구성 요소..

오늘은 머신러닝에서 중요한 역할을 하는 심층신경망(Deep Neural Network, DNN)에 대해 알아보겠습니다. 심층신경망은 다층 퍼셉트론을 확장한 개념으로, 복잡한 데이터 패턴을 학습하고 예측하는 데 탁월한 성능을 발휘합니다 이미지출처:https://hong-zone17.tistory.com/76   심층신경망(DNN)이란 무엇인가요?심층신경망은 여러 개의 은닉층(hidden layer)을 가진 신경망입니다. 기본적인 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 입력층(input layer), 출력층(output layer), 하나의 은닉층으로 구성되지만, DNN은 이 은닉층을 여러 개 쌓아 올림으로써 더욱 복잡한 데이터 패턴을 학습할 수 있습니다.   DNN의 구성 요..