Allen's 데이터 맛집

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 요소1..

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 요소..

딥러닝 모델의 일반화 성능을 향상시키는 데 중요한 기법인 드롭아웃(Dropout)에 대해 알아보겠습니다. 드롭아웃은 신경망 모델의 과적합(overfitting)을 방지하고 모델의 성능을 높이는 데 큰 역할을 합니다.  드롭아웃의 필요성딥러닝 모델은 복잡한 패턴을 학습할 수 있지만, 훈련 데이터에 과적합되는 문제가 발생할 수 있습니다. 과적합은 모델이 훈련 데이터에 너무 치우쳐서 새로운 데이터에 대한 예측 성능이 떨어지는 현상을 말합니다. 이를 방지하기 위해 다양한 정규화 기법이 사용되는데, 그 중 하나가 바로 드롭아웃입니다.  드롭아웃의 개념드롭아웃은 훈련 과정에서 무작위로 일부 뉴런을 비활성화하여 모델이 특정 뉴런이나 경로에 과도하게 의존하지 않도록 하는 기법입니다. 이렇게 함으로써 모델이 더 일반적인..

데이터 분석에서 중요한 역할을 하는 PyTorch의 텐서(Tensor)에 대해 깊이 있게 알아보겠습니다. 텐서는 PyTorch에서 데이터를 표현하고 처리하는 기본 단위로, 딥러닝 모델을 구축하고 학습하는 데 필수적인 요소입니다.   이미지출처:https://medium.com/@anoorasfatima/10-most-common-maths-operation-with-pytorchs-tensor-70a491d8cafd  텐서란 무엇인가요?텐서는 다차원 배열을 의미합니다. 이는 NumPy의 ndarray와 유사하지만, GPU를 활용한 연산을 지원한다는 점에서 차이가 있습니다. 텐서는 스칼라(0차원), 벡터(1차원), 행렬(2차원) 등 다양한 차원의 데이터를 포함할 수 있습니다. 텐서의 종류- 스칼라: 단일 ..