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머신러닝 모델을 이해하는 데 있어 선형성과 비선형성은 핵심적인 개념이다. 이 두 가지 특성은 모델의 복잡성과 데이터에 대한 적합성에 큰 영향을 미친다. 이 글에서는 선형성과 비선형성의 기본적인 의미를 설명하고, 머신러닝에서 이들이 어떻게 활용되는지 알아본다.💡 선형성 (Linearity)선형성은 입력과 출력 간의 관계가 직선 또는 초평면(hyperplane)으로 표현될 수 있는 특성을 의미한다. 즉, 입력 변수의 변화에 따라 출력이 일정 비율로 변하는 관계이다. 선형 모델은 비교적 단순하며, 해석이 용이하다는 장점이 있다.📐 선형성의 조건선형성을 만족하기 위한 조건은 다음과 같다.가산성 (Additivity): 두 입력 x와 y에 대한 함수의 값의 합은, 각 입력에 대한 함수의 값을 더한 것과 같다..

배치 정규화(Batch Normalization)는 신경망 학습 시 각 레이어의 입력 분포를 평균 0, 분산 1로 정규화하여 학습 속도를 높이고, 모델의 안정성을 향상시키는 기술입니다. 내부 공변량 변화(Internal Covariate Shift) 문제를 완화하여 더 나은 성능을 제공합니다. 본 포스트에서는 배치 정규화의 개념, 작동 원리, 효과 및 구현 방법에 대해 상세히 알아봅니다.💡 배치 정규화란? (What is Batch Normalization?)배치 정규화는 신경망의 각 레이어에서 활성화 함수를 통과하기 전이나 후에 데이터의 분포를 정규화하는 방법입니다. 각 미니배치(mini-batch) 단위로 평균과 분산을 계산하여 데이터를 정규화하며, 학습 과정에서 레이어의 입력 분포가 일정하게 유지..

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..

딥러닝 분야에서, 특히 신경망 설계는 매우 복잡하고 시간이 많이 소요되는 작업이다. 다양한 하이퍼파라미터(Hyperparameter, 초매개변수)를 조정하고, 최적의 네트워크 구조를 찾는 것은 전문가조차도 어려움을 겪는 부분이다. AutoML (Automated Machine Learning, 자동 머신러닝)은 이러한 과정을 자동화하여, 딥러닝 모델 구축에 필요한 시간과 노력을 줄여준다.🤖 AutoML의 기본 개념AutoML은 머신러닝 모델의 설계, 훈련, 평가 과정을 자동화하는 기술이다. 이는 특히 딥러닝 모델의 복잡성을 고려할 때 더욱 유용하다. AutoML은 데이터 전처리, 특징 추출, 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 평가 등 다양한 단계를 자동화한다.AutoML은 크게 다음과 같은 세 가..

딥러닝(Deep Learning)에 대한 입문자를 위한 안내서에 오신 것을 환영합니다! 이 글에서는 딥러닝의 기본적인 개념, 역사, 그리고 핵심적인 내용을 이해하기 쉽도록 설명합니다. 🧠 딥러닝의 기본 개념 (Basic Concepts of Deep Learning) 딥러닝은 인공지능(Artificial Intelligence, AI)의 한 분야로, 인간의 뇌(Brain)의 신경망(Neural Network) 구조를 모방하여 만들어졌습니다. 딥러닝은 '깊은(Deep)' 신경망을 사용한다는 특징을 가지고 있습니다. 여기서 '깊다'는 것은 여러 층(Layer)으로 구성된 신경망을 의미합니다. 이러한 다층 구조를 통해 딥러닝 모델은 복잡한 데이터(Data)에서 패턴(Pattern)을 학습하고, 예측(Pre..