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머신러닝 모델을 구축할 때 중요한 개념 중 하나는 편향-분산 트레이드오프입니다. 이 트레이드오프는 모델이 얼마나 정확하고 일반화될 수 있는지를 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 글에서는 편향과 분산의 개념을 설명하고, 이 둘 사이의 균형을 어떻게 맞출 수 있는지에 대해 자세히 알아보겠습니다.🤖 편향 (Bias)편향은 모델이 데이터를 단순화하려는 경향을 나타냅니다. 높은 편향을 가진 모델은 훈련 데이터에 나타난 패턴을 제대로 학습하지 못하고, 과소적합(underfitting)될 가능성이 큽니다. 이는 모델이 너무 단순해서 데이터의 복잡한 관계를 포착하지 못하기 때문입니다. 예를 들어, 선형 회귀 모델을 사용하여 비선형 데이터를 예측하려고 할 때 높은 편향이 발생할 수 있습니다.📊 분산 (Varia..

머신러닝 모델을 구축할 때 편향과 분산은 모델의 성능에 큰 영향을 미치는 중요한 개념이다. 이 두 가지는 모델이 얼마나 정확하고 일반화될 수 있는지를 결정한다. 이 글에서는 편향과 분산의 개념을 명확히 이해하고, 이들이 모델 성능에 미치는 영향과 해결 방법에 대해 설명한다.🎨 편향(Bias)이란?편향은 모델이 데이터를 얼마나 단순화하는지를 나타낸다. 높은 편향을 가진 모델은 훈련 데이터에 내재된 복잡한 패턴을 제대로 학습하지 못하고, 데이터를 과도하게 단순화하여Underfitting(과소적합) 문제를 일으킨다. 즉, 모델이 훈련 데이터와 테스트 데이터 모두에서 낮은 성능을 보인다.예를 들어, 실제로는 2차 함수 형태의 데이터를 선형 회귀 모델로 학습시키는 경우를 생각해볼 수 있다. 이 경우 모델은 데이..

🧠 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..