반응형 AI 공부101 [Deep Learning] 딥러닝에서의 핵심 요소, 활성화 함수(Activation Function) 🌟 딥러닝의 세계에 오신 것을 환영합니다! 여기서 우리는 인공 신경망이 어떻게 데이터를 학습하고, 복잡한 문제를 해결하는지를 탐구할 것입니다. 이 과정에서 빼놓을 수 없는 핵심 요소가 바로 '활성화 함수(Activation Function)'입니다. 🚀 활성화 함수는 신경망이 비선형 문제를 해결할 수 있게 하는 마법 같은 도구입니다. 그럼, 이 마법의 도구에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다. 활성화 함수란 무엇인가? 활성화 함수의 역할 🎯 활성화 함수는 인공 신경망 내의 뉴런에서 입력 신호의 총합을 받아 이를 출력 신호로 변환하는 함수입니다. 이 과정에서 활성화 함수는 신경망에 비선형성을 추가하여, 모델이 복잡한 데이터 패턴을 학습할 수 있도록 돕습니다. 주요 활성화 함수들 🔍 시그모이드(Sigmoid):.. 2024. 2. 13. [Deep Learning] 신경망(Neural Networks): 인공지능의 뇌를 이해하기 🧠💡 안녕하세요, 오늘은 신경망(Neural Networks)에 대해 알아보려 합니다! 인공지능과 머신러닝의 세계에서 신경망은 중요한 개념이죠. 이 글을 통해 신경망의 기본 구조와 작동 원리를 쉽게 이해해 보겠습니다. 🌟 신경망의 기본 구성 🏗️ 신경망은 크게 세 가지 주요 구성 요소로 이루어집니다: 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layers), 출력층(Output Layer). 1️⃣ 입력층(Input Layer) 역할: 데이터를 신경망으로 전달하는 첫 번째 접점입니다. 예시: 이미지를 분석할 때 각 픽셀의 값이 입력층으로 전달됩니다. 2️⃣ 은닉층(Hidden Layers) 역할: 입력받은 데이터를 처리하고, 특징을 추출하는 중간 단계입니다. 구성: 여러 개의 뉴런(neuron)이 연.. 2024. 2. 12. [Machine Learning] 🌟 PCA(주성분 분석): 데이터의 차원을 줄여보자! 📉 📏 차원이란 무엇일까요? 데이터 세계에서 '차원'📐은 우리가 관찰하는 특성(feature)의 수를 의미해요. 예를 들어, 사람의 키📏, 몸무게⚖️, 나이📅 등이 데이터의 차원이 됩니다. 많은 차원은 때로 데이터 분석을 복잡하게 만들죠! 🤔 왜 차원을 축소할까요? 잡음 제거: 일부 차원은 유용한 정보보다 잡음🔊을 더 많이 포함할 수 있어요. 중복 감소: 비슷한 정보를 담고 있는 차원들을 줄임으로써 데이터를 더 깔끔하게 만들 수 있습니다✨. 차원의 저주 해결: 너무 많은 차원은 분석을 어렵게 하고, 더 많은 데이터를 필요로 합니다📚. PCA(주성분 분석)의 마법! PCA는 데이터의 차원을 줄이는 데 자주 사용되는 기술입니다. 그럼 PCA가 어떻게 작동하는지 알아볼까요? 데이터 변환: PCA는 데이터에서 가장.. 2024. 2. 11. [Machine Learning] K-Means 클러스터링: 데이터를 관리 가능한 그룹으로 단순화하기 🌟 별이 가득한 밤하늘을 바라보며 별자리를 찾아보신 적 있나요? 데이터 과학자들도 데이터를 보며 비슷한 작업을 합니다 - 그들은 데이터 속에 클러스터를 찾습니다. 가장 인기 있는 방법 중 하나가 바로 K-means 클러스터링입니다. K-means가 무엇인지, 어떻게 작동하는지 간단한 예를 들어 설명해보겠습니다! K-Means 클러스터링이란? 🤔 K-means는 유사한 데이터 포인트를 클러스터로 그룹화하는 비지도 학습 알고리즘입니다. 'K'는 데이터셋에서 식별하고자 하는 클러스터의 수를 나타냅니다. K-Means 작동 원리 🧐 과정은 꽤 간단합니다: 초기화: 데이터셋에서 무작위로 'K' 포인트를 초기 클러스터 중심 또는 센트로이드로 선택합니다. 할당: 각 데이터 포인트를 가장 가까운 센트로이드에 할당하여 'K.. 2024. 2. 10. 이전 1 ··· 14 15 16 17 18 19 20 ··· 26 다음 반응형
