반응형 데이터사이언스(Data Science)74 [데이터사이언스 수학] 데이터 사이언티스트가 알아야하는 Linear Algebra(선형대수) Part 1: 벡터와 벡터 연산! 🏹✨ 안녕하세요! 😊 이번에는 데이터 과학과 기계 학습에서 중요한 리니어 알지브라(선형대수) 개념을 설명해 드릴게요. 오늘 다룰 첫 번째 파트는 벡터와 벡터 연산이에요! 어렵지 않으니 차근차근 함께 보아요! 🤓 1. 벡터란 무엇인가요? 🏹벡터(Vector)는 선형대수의 기본 요소 중 하나예요! 쉽게 말해 벡터는 숫자들의 리스트 또는 화살표라고 생각하면 돼요.예를 들어 [3, 4]는 2차원 벡터예요! 📊벡터는*크기(길이)와 방향을 가졌다는 특징이 있어요. 이 크기와 방향 덕분에 벡터는 공간에서 위치를 나타내거나 데이터를 표현하는 데 쓰여요! 🌍2. 단위 벡터(Unit Vector) ✨단위 벡터는 크기(길이)가 1인 벡터예요. 주로 벡터의 방향만 나타내고 싶을 때 사용해요.3. 벡터 연산 ➕✖️벡터는 .. 2024. 11. 6. [Deep Learning] Self-Attention 메커니즘 이해하기 📘🤖 딥러닝의 발전으로 인해 자연어 처리(NLP)와 같은 분야에서 혁신적인 모델들이 등장하고 있습니다. 그 중에서도 트랜스포머(Transformer) 모델은 self-attention 메커니즘을 통해 놀라운 성능을 보여주고 있습니다. 이번 포스트에서는 self-attention의 기본 개념과 원리를 설명하고, 그 중요성을 살펴보겠습니다. 1. Self-Attention의 기본 개념 🧠Self-Attention은 입력 시퀀스의 각 요소가 다른 모든 요소와 상호작용하여 중요한 정보를 학습할 수 있게 하는 메커니즘입니다. 이는 각 단어(토큰)가 문맥(context)을 이해하고, 해당 문맥 내에서 자신이 얼마나 중요한지를 결정할 수 있게 합니다.입력 시퀀스: 예를 들어, 문장 "The cat sat on the m.. 2024. 6. 13. [Deep Learning] LSTM (Long Short-Term Memory) 이해하기 📘🤖 RNN (Recurrent Neural Network)은 순차적 데이터를 처리하는 데 강력한 도구이지만, 긴 시퀀스를 처리할 때 기울기 소실(Vanishing Gradient) 문제에 취약합니다. 이를 해결하기 위해 LSTM (Long Short-Term Memory) 네트워크가 제안되었습니다. 이번 포스트에서는 LSTM의 기본 개념과 원리를 설명하고, 간단한 예제를 통해 LSTM이 어떻게 동작하는지 알아보겠습니다. 1. LSTM의 기본 개념 🧠LSTM은 RNN의 한 종류로, 긴 시퀀스에서도 효과적으로 학습할 수 있도록 설계되었습니다. LSTM은 셀 상태(cell state)와 게이트(gate) 메커니즘을 통해 중요한 정보를 오랜 기간 동안 유지할 수 있습니다.셀 상태 (Cell State): 셀 상태.. 2024. 6. 12. [Deep Learning] 딥러닝 RNN (Recurrent Neural Network)의 기초 이해하기 딥러닝 분야에서 RNN (Recurrent Neural Network)은 시계열 데이터나 자연어 처리(NLP)와 같은 연속적인 데이터를 다루는 데 필수적인 도구입니다. 이번 포스트에서는 RNN의 기본 개념과 원리를 중심으로 설명하고, 간단한 예제를 통해 이해를 돕겠습니다. 1. RNN의 기본 개념RNN은 이전 시점의 정보를 현재 시점의 계산에 반영할 수 있는 순환 구조를 가진 신경망입니다. 이는 연속된 데이터 처리에 매우 유용하며, 과거의 정보를 기억하고 활용할 수 있는 능력을 제공합니다.순환 구조: RNN은 은닉층의 출력이 다시 입력으로 사용되는 순환 구조를 가집니다. 이를 통해 시퀀스 데이터에서 이전 시점의 정보가 반영될 수 있습니다.은닉 상태: 각 시점의 은닉 상태는 이전 시점의 은닉 상태와 현재 .. 2024. 6. 11. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 10 ··· 19 다음 반응형
