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머신러닝에서 텐서(Tensor)의 개념과 중요성

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..
머신러닝 2025. 4. 10. 07:41
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