시그모이드2 딥러닝 입문: 활성화 함수의 종류와 역할 딥러닝 입문: 활성화 함수의 종류와 역할딥러닝에서 신경망의 성능을 좌우하는 핵심 요소 중 하나가 바로 '활성화 함수(Activation Function)'입니다. 이 작은 수학적 함수가 신경망에 비선형성을 부여하고, 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 해주는 마법의 열쇠와 같습니다. 오늘은 딥러닝의 핵심 구성 요소인 활성화 함수의 개념, 다양한 종류, 그리고 각각의 특징과 적용 사례에 대해 알아보겠습니다.활성화 함수란 무엇인가?활성화 함수는 신경망의 각 뉴런에서 입력 신호의 가중 합계를 변환하여 출력을 결정하는 함수입니다. 쉽게 말해, 뉴런이 "활성화"될지 여부와 그 정도를 결정하는 역할을 합니다. 마치 우리 뇌의 뉴런이 특정 임계값 이상의 자극을 받으면 전기 신호를 발생시키는 것과 유사한 개념입니다. 활성화.. 2025. 3. 11. 분류 알고리즘의 기본: 로지스틱 회귀 이해하기 분류 알고리즘의 기본: 로지스틱 회귀 이해하기머신러닝의 세계에서 분류 문제를 해결하는 가장 기본적이면서도 강력한 알고리즘 중 하나가 바로 로지스틱 회귀(Logistic Regression)입니다. 이름에 '회귀'라는 단어가 들어가지만, 실제로는 분류 문제에 사용되는 알고리즘입니다. 오늘은 로지스틱 회귀의 개념, 작동 원리, 그리고 실제 적용 사례에 대해 알아보겠습니다. 로지스틱 회귀란 무엇인가?로지스틱 회귀는 데이터를 특정 범주로 분류하는 지도 학습 알고리즘입니다. 특히 '이진 분류'(두 개의 클래스로 분류하는 문제)에 가장 널리 사용되지만, 다중 클래스 분류로도 확장할 수 있습니다.가장 간단히 말하면, 로지스틱 회귀는 '특정 사건이 발생할 확률'을 예측하는 모델입니다. 예를 들어:이메일이 스팸일 확률환.. 2025. 3. 9. 이전 1 다음
