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t-SNE(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)는 고차원 데이터를 효과적으로 시각화하기 위한 머신러닝 기법이다. 이 기법은 데이터 포인트 간의 유사성을 보존하면서 고차원 공간의 데이터를 저차원 공간(일반적으로 2차원 또는 3차원)으로 임베딩하여 시각적으로 탐색할 수 있도록 돕는다. 본 포스트에서는 t-SNE의 기본 원리, 사용 방법, 장단점을 자세히 알아보고, 실제 코드 예제를 통해 그 활용법을 설명한다.🤔 t-SNE란 무엇인가?t-SNE는 고차원 공간에서의 데이터 분포를 저차원 공간에서 최대한 유사하게 표현하는 것을 목표로 한다. 이는 데이터 포인트 간의 거리를 확률 분포로 변환하고, 고차원 공간과 저차원 공간에서의 확률 분포 간의 차이를 최소화하는 방식으로..

🎉 딥러닝 모델, 특히 Convolutional Neural Networks (CNN, 합성곱 신경망)은 이미지 처리 분야에서 괄목할 만한 성과를 거두고 있다. 하지만, CNN이 어떻게 이미지를 인식하고 분류하는지에 대한 이해는 종종 난해하다. 이 글에서는 CNN을 시각화하는 다양한 도구와 기술을 소개하여, 딥러닝 모델의 '블랙 박스'를 해체하고 그 내부 작동 방식을 탐구한다.💡 CNN의 작동 원리 (How CNNs Work)CNN은 이미지의 특징을 추출하고 학습하는 데 특화된 딥러닝 모델이다. 핵심적인 구성 요소는 다음과 같다:Convolutional Layer (합성곱 층, 합성곱 레이어): 이미지에 필터를 적용하여 특징 맵을 생성한다. 필터는 이미지의 다양한 특징 (예: 모서리, 질감)을 감지하..

🎉 딥러닝 분야에서 CNN (Convolutional Neural Networks, 합성곱 신경망)은 이미지 인식, 객체 탐지 등 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보여주고 있다. 하지만 CNN은 복잡한 구조로 인해 내부 동작 방식을 이해하기 어려울 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시각화 도구는 CNN의 작동 방식을 파악하고 모델의 예측에 대한 통찰력을 얻는 데 필수적인 역할을 한다.🖼️ 시각화 도구의 중요성 (Importance of Visualization Tools)CNN은 여러 층의 합성곱 계층, 풀링 계층, 완전 연결 계층으로 구성된다. 각 계층은 이미지를 처리하여 특징을 추출하고, 이러한 특징들을 결합하여 최종 예측을 수행한다. 시각화 도구는 다음과 같은 측면에서 CNN의 해석을 돕는다..