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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..

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...

천문학 분야에서 딥러닝(Deep Learning, 딥러닝)은 방대한 양의 우주 데이터를 분석하고 이해하는 데 혁신적인 변화를 가져왔다. 이 글에서는 딥러닝이 천문학 연구에 어떻게 활용되는지, 주요 기술과 사례, 그리고 초보자를 위한 팁을 소개한다.🌌 데이터 홍수 시대의 천문학 (Astronomy in the Age of Data Flood)오늘날 천문학은 엄청난 양의 데이터를 생성한다. 망원경, 위성, 그리고 다양한 관측 장비들이 끊임없이 데이터를 수집하며, 이러한 데이터의 규모는 인간의 능력만으로는 분석하기 어려울 정도로 방대하다. 여기서 딥러닝은 이 방대한 데이터를 효율적으로 처리하고, 숨겨진 패턴과 정보를 추출하는 데 핵심적인 역할을 수행한다.🧠 딥러닝의 기본 개념 (Basic Concepts ..

🧠 Feedforward Neural Networks (전방향 신경망) 기초 다지기딥러닝의 세계에 발을 들여놓으셨다면, Feedforward Neural Networks (전방향 신경망)은 가장 먼저 마주하게 될 중요한 개념입니다. 이 글에서는 전방향 신경망의 기본적인 개념과 동작 원리, 그리고 간단한 예시를 통해 이해를 돕고자 합니다.💡 전방향 신경망이란 무엇인가요?전방향 신경망은 가장 기본적인 형태의 인공 신경망입니다. 여기서 '전방향'이라는 이름은 신호가 입력층에서 시작하여 은닉층을 거쳐 출력층으로 '앞으로만' 전달된다는 의미를 담고 있습니다. 즉, 정보의 흐름이 일방통행이라는 것이죠. 간단히 말해, 전방향 신경망은 여러 개의 레이어(층)로 구성되어 있으며, 각 레이어는 노드(node) 또는 뉴..

딥러닝의 세계로 발을 들여놓는 여러분을 환영한다! 이 글에서는 딥러닝의 핵심 구성 요소인 신경망(Neural Networks)의 기본적인 구조와 이를 구성하는 뉴런(Neurons)에 대해 자세히 알아보겠다. 딥러닝은 인공지능 분야에서 괄목할 만한 발전을 이끌어내며, 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 혁신을 가져왔다. 🤖💡 신경망(Neural Networks)의 기본 구조신경망은 생물학적 뇌의 구조를 모방한 계산 모델이다. 기본적인 신경망은 여러 층(Layers)으로 구성되며, 각 층은 뉴런(Neurons)이라고 불리는 처리 단위들로 이루어져 있다. 가장 기본적인 형태는 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer)의 세 층으..

🧠 인스턴스 기반 학습 방법 소개인스턴스 기반 학습 (Instance-Based Learning)은 기계 학습의 한 종류로, 훈련 데이터를 단순히 저장하고 새로운 데이터 포인트가 주어질 때 유사한 인스턴스를 찾아 예측을 수행하는 방식이다. 이 방법은 모델을 명시적으로 학습하는 대신 훈련 데이터를 활용하여 예측을 수행하므로, '게으른 학습 (Lazy Learning)'이라고도 불린다. 주요 특징은 다음과 같다:게으른 학습 (Lazy Learning): 훈련 단계에서 모델을 구축하지 않고, 예측 시점에 데이터를 처리한다.비모수적 (Non-parametric): 데이터에 대한 어떠한 가정도 하지 않으며, 데이터 자체에 의존한다.메모리 기반 (Memory-Based): 훈련 데이터를 메모리에 저장하여 사용한다..

머신러닝 모델은 복잡성이 증가함에 따라 예측 성능은 향상되었지만, 모델의 내부 작동 방식을 이해하기 어려워지는 문제가 발생했다. 이러한 '블랙 박스' 모델의 예측 과정을 이해하기 위한 다양한 시도들이 이루어졌으며, 그중 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)은 모델의 예측 결과를 해석하는 데 널리 사용되는 방법 중 하나이다. 💡 LIME의 기본 개념LIME은 '지역적으로 해석 가능한 모델 독립적인 설명'이라는 의미를 가진다. 이는 특정 데이터 포인트에 대한 모델의 예측을 해당 데이터 포인트 주변의 지역적인 (local) 영역에서 단순한 모델 (예: 선형 모델)을 사용하여 설명하는 방식이다. 여기서 '모델 독립적 (model-agnostic)'이..