반응형 딥러닝19 [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] 🤖 머신러닝에서의 학습률(Learning Rate)이란 무엇일까요? 🌟 안녕하세요, AI와 머신러닝의 세계에 오신 것을 환영합니다! 오늘은 머신러닝 모델을 학습시키는 데 있어서 중요한 역할을 하는 '학습률(Learning Rate)'에 대해 알아보려고 해요. 🧠🎓 학습률(Learning Rate)이란? 학습률은 머신러닝에서 모델이 데이터로부터 배우는 속도를 조절하는 파라미터입니다. 이 값이 너무 크면 모델이 데이터를 너무 빠르게 배워서 주요 패턴을 놓칠 수 있고, 너무 작으면 학습에 너무 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다. 🐢⚡ 왜 중요할까요? 모델을 학습시킬 때, 우리는 종종 '손실 함수(Loss Function)'라는 것을 최소화하려고 합니다. 손실 함수는 모델의 예측이 얼마나 잘못되었는지를 측정하는 지표에요. 학습률은 이 손실 함수의 경사(Gradient)를 따라 얼마나 .. 2024. 2. 7. [Machine Learning] 시그모이드 함수: 데이터 과학의 핵심 이해하기 안녕하세요, 데이터 과학에 관심 있는 여러분! 오늘은 데이터 과학과 머신러닝에서 자주 보게 되는 중요한 함수, 바로 '시그모이드 함수(Sigmoid Function)'에 대해 이야기해보려 합니다. 이 함수는 로지스틱 회귀(Logistic Regression)와 신경망(Neural Networks)에서 핵심적인 역할을 하죠. 그런데 시그모이드 함수가 무엇이고, 왜 중요한지 궁금하시죠? 지금부터 설명해 드리겠습니다! 시그모이드 함수란? 시그모이드 함수는 주로 S자 형태의 곡선을 그리는 함수입니다. 수학적으로는 다음과 같이 표현됩니다: 시그모이드 함수의 특징 출력 범위: 시그모이드 함수의 출력값은 항상 0과 1 사이입니다. 이 특성 때문에 이 함수는 확률을 나타내는 데에 아주 적합합니다. S자 곡선: 시그모이.. 2024. 1. 26. 이전 1 2 3 4 5 다음 반응형
