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인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 인간 뇌의 신경망 구조를 모방하여 만든 머신러닝 모델입니다. 복잡한 패턴 인식, 분류, 예측 등의 작업을 수행하는 데 효과적이며, 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 이 글에서는 인공신경망의 기본 개념, 구성 요소, 작동 원리, 그리고 간단한 예제를 통해 인공신경망을 쉽게 이해할 수 있도록 설명합니다.💡 인공신경망이란 무엇인가? (What is Artificial Neural Network?)인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식을 모방한 계산 모델입니다. 뇌의 기본 단위인 뉴런(neuron)이 서로 연결되어 복잡한 네트워크를 형성하는 것처럼, 인공신경망은 여러 개의 노..

결정 트리(Decision Tree)는 머신러닝에서 널리 사용되는 지도 학습 알고리즘 중 하나이다. 데이터의 특징(feature)을 기반으로 의사 결정을 내리는 과정을 트리 구조로 표현하며, 분류(classification)와 회귀(regression) 문제에 모두 적용 가능하다. 이해하기 쉽고 시각적으로 표현하기 용이하여 많은 분야에서 활용되고 있다.🌱 결정 트리(Decision Tree)란?결정 트리(Decision Tree)는 데이터를 분석하여 의사 결정을 위한 규칙을 트리 형태로 표현하는 모델이다. 각 노드(node)는 특징(feature)에 대한 테스트를 나타내고, 가지(branch)는 테스트 결과에 따른 분기(branching)를 나타낸다. 리프 노드(leaf node)는 최종 결정 또는 예..

머신러닝 모델을 훈련하는 과정에서 손실 함수(Loss Function)는 모델의 예측이 얼마나 부정확한지를 측정하는 중요한 지표이다. 이 함수는 모델이 학습 데이터에 얼마나 잘 적합되는지를 평가하고, 모델의 가중치를 조정하여 성능을 개선하는 데 사용된다. 손실 함수의 이해는 머신러닝 모델의 성능을 최적화하는 데 필수적이다.💡 손실 함수(Loss Function)란? (What is a Loss Function?)손실 함수는 모델의 예측값과 실제값 사이의 차이를 정량화하는 함수이다. 이 차이가 클수록 손실 함수의 값은 커지며, 이는 모델의 성능이 낮음을 의미한다. 모델은 손실 함수의 값을 최소화하는 방향으로 학습하며, 이를 통해 예측 정확도를 높인다. 손실 함수는 비용 함수(Cost Function) 또..

머신러닝과 딥러닝은 현대 인공지능 분야에서 핵심적인 역할을 수행한다. 두 기술 모두 데이터를 기반으로 학습하고 예측을 수행하지만, 작동 방식과 적용 분야에서 뚜렷한 차이를 보인다. 이 글에서는 머신러닝과 딥러닝의 기본 개념, 차이점, 그리고 실제 활용 사례를 통해 두 기술을 명확히 이해할 수 있도록 돕는다.💡 머신러닝 (Machine Learning) 이란?머신러닝은 명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터가 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 기술이다. 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고, 패턴을 학습하여 미래의 데이터에 대한 예측이나 결정을 내린다. 머신러닝은 다양한 유형의 문제를 해결하는 데 사용되며, 지도 학습 (Supervised Learning), 비지도 학습 (Unsupervised Learnin..

머신러닝과 딥러닝에서 텐서는 핵심적인 데이터 구조입니다. 텐서는 데이터를 표현하고 처리하는 데 사용되며, 신경망의 연산을 수행하는 데 필수적입니다. 이 글에서는 텐서의 개념, 중요성, 그리고 활용 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.💡 텐서(Tensor)란 무엇인가? (What is a Tensor?)텐서는 다차원 배열(multidimensional array)입니다. 텐서는 스칼라, 벡터, 행렬 등을 일반화한 개념으로 볼 수 있습니다. 즉, 텐서는 0차원부터 N차원까지 다양한 차원을 가질 수 있습니다. 텐서는 데이터를 효율적으로 표현하고 연산을 수행하는 데 사용됩니다. 텐서의 차원은 '축(axis)' 또는 '랭크(rank)'라고도 불립니다.🔢 텐서의 종류 (Types of Tensors)스칼라 (Sc..

역전파(Backpropagation)는 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 훈련시키는 데 사용되는 핵심 알고리즘이다. 이 알고리즘은 신경망의 예측이 실제 값과 얼마나 다른지 측정하고, 그 오차를 기반으로 네트워크의 가중치(Weight)와 편향(Bias)을 조정하여 정확도를 향상시킨다. 본 문서에서는 역전파의 기본 원리, 계산 과정, 그리고 실제 코드 예제를 통해 역전파 알고리즘을 자세히 설명한다.💡 역전파(Backpropagation)란?역전파 알고리즘은 신경망의 출력층에서 시작하여 입력층 방향으로 오차를 전파하면서 각 층의 가중치를 업데이트하는 방식이다. 이 과정은 경사 하강법(Gradient Descent)을 사용하여 오차를 최소화하는 방향으로 가중치를 조정한다...

활성화 함수(Activation Function)는 인공 신경망(Artificial Neural Network)에서 뉴런의 출력값을 결정하는 중요한 요소다. 입력 신호의 가중치 합을 받아 최종 출력값을 생성하며, 비선형성을 추가하여 신경망이 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 한다. 다양한 활성화 함수가 존재하며, 각각의 특징과 장단점을 이해하는 것이 중요하다.💡 시그모이드 함수 (Sigmoid Function)시그모이드 함수는 입력값을 0과 1 사이의 값으로 변환한다. 수식은 다음과 같다.f(x) = 1 / (1 + e^(-x))이는 로지스틱 회귀(Logistic Regression)에서 주로 사용되며, 확률 값으로 해석하기 용이하다.import numpy as npimport matplotlib.pypl..

머신러닝 모델의 성능을 평가하는 데 있어 교차 검증(Cross Validation)은 매우 중요한 기술이다. 이 방법은 제한된 데이터셋을 효과적으로 활용하여 모델의 일반화 성능을 추정하고, 과적합(Overfitting)을 방지하는 데 도움을 준다. 교차 검증은 모델이 실제 데이터에 얼마나 잘 적용될 수 있는지를 평가하는 데 필수적인 과정이다.📌 교차 검증(Cross Validation)이란?교차 검증(Cross Validation, 교차 검증)은 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 방법 중 하나이다. 주어진 데이터셋을 여러 개의 부분집합(fold, 폴드)으로 나누어, 일부는 모델 학습에 사용하고 나머지는 모델 평가에 사용한다. 이 과정을 여러 번 반복하여 모델의 성능을 보다 정확하게 추정한다. 이는 모델이..

머신러닝 모델의 성능은 데이터의 품질에 크게 의존한다. 따라서, 원시 데이터(raw data)를 모델에 바로 적용하기보다는, 데이터 전처리(data preprocessing) 과정을 거쳐 데이터의 품질을 향상시키는 것이 중요하다. 데이터 전처리(data preprocessing)는 결측치 처리, 이상치 제거, 데이터 변환, 스케일링 등 다양한 기법을 포함하며, 이러한 과정을 통해 모델의 정확도와 일반화 성능을 높일 수 있다.—✨ 데이터 전처리(Data Preprocessing)의 필요성머신러닝 모델은 입력 데이터에 매우 민감하게 반응한다. 현실 세계의 데이터는 불완전하고, 노이즈를 포함하며, 일관성이 없을 수 있다. 이러한 데이터의 특성은 모델의 학습을 방해하고, 성능 저하의 원인이 된다. 따라서, 데이..

K-최근접 이웃(KNN) 알고리즘은 지도 학습의 한 종류로서, 분류(Classification) 및 회귀(Regression) 문제에 널리 사용된다. 이 알고리즘은 새로운 데이터 포인트가 주어졌을 때, 기존 데이터에서 가장 가까운 K개의 이웃을 찾아 그들의 속성을 기반으로 새로운 데이터의 속성을 예측한다. KNN은 이해하기 쉽고 구현이 간단하다는 장점을 가지며, 복잡한 모델을 학습하기 전에 시도해볼 수 있는 좋은 기준 모델(Baseline Model)이 된다.✨ KNN 알고리즘의 기본 개념 (Basic Concepts of KNN)KNN 알고리즘은 매우 직관적이다. 새로운 데이터 포인트가 주어지면, 알고리즘은 기존의 모든 데이터 포인트와의 거리를 계산한다. 그 후, 가장 가까운 K개의 데이터 포인트를 선..