ML38 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. 딥러닝 입문: 신경망의 기초 구조 딥러닝 입문: 신경망의 기초 구조딥러닝은 현대 인공지능의 핵심 기술로, 이미지 인식, 자연어 처리, 강화학습 등 다양한 분야에서 혁신적인 성과를 이루어내고 있습니다. 이러한 딥러닝의 근간이 되는 것이 바로 '인공 신경망(Artificial Neural Network)'입니다. 오늘은 인공 신경망의 기본 구조와 작동 원리에 대해 알아보며 딥러닝의 세계로 첫 발을 내딛어 보겠습니다.생물학적 영감: 인간 뇌에서 얻은 아이디어인공 신경망은 인간 뇌의 뉴런과 시냅스 구조에서 영감을 받았습니다. 우리 뇌의 뉴런은 다른 뉴런으로부터 전기 신호를 받아 처리하고, 충분한 자극이 있을 때 다음 뉴런으로 신호를 전달합니다. 이러한 생물학적 구조를 단순화하여 수학적 모델로 표현한 것이 인공 신경망의 기본 개념입니다. 인공 신.. 2025. 3. 11. 특성 선택과 특성 추출: 차원 축소의 두 가지 접근법 특성 선택과 특성 추출: 차원 축소의 두 가지 접근법머신러닝과 데이터 분석에서 고차원 데이터를 다룰 때 자주 마주치는 문제가 바로 '차원의 저주(Curse of Dimensionality)'입니다. 이 문제를 해결하기 위한 두 가지 주요 접근법으로 '특성 선택(Feature Selection)'과 '특성 추출(Feature Extraction)'이 있습니다. 이 두 기법은 모두 모델의 성능을 향상시키고 과적합을 줄이는 데 도움이 되지만, 개념과 방법론에서 중요한 차이가 있습니다. 오늘은 이 두 접근법의 개념, 방법론, 장단점 및 실제 활용 사례에 대해 자세히 알아보겠습니다. 특성 선택과 특성 추출의 개념적 차이특성 선택(Feature Selection)특성 선택은 원본 특성 집합에서 가장 유용하고 중요한.. 2025. 3. 11. t-SNE와 UMAP: 고차원 데이터 시각화의 강력한 도구 t-SNE와 UMAP: 고차원 데이터 시각화의 강력한 도구고차원 데이터의 시각화와 탐색은 데이터 과학과 기계학습에서 가장 어려운 도전 중 하나입니다. 전통적인 차원 축소 기법인 PCA가 데이터의 전역 구조를 보존하는 데 초점을 맞춘다면, t-SNE(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)와 UMAP(Uniform Manifold Approximation and Projection)은 데이터의 국소적 구조와 관계를 더욱 잘 보존하는 현대적 기법입니다. 오늘은 이 두 가지 강력한 비선형 차원 축소 방법의 개념, 작동 원리, 장단점 및 실제 활용 사례에 대해 알아보겠습니다. t-SNE: 국소적 관계에 충실한 시각화t-SNE는 2008년 Laurens van der Maa.. 2025. 3. 11. 계층적 클러스터링: 데이터 구조의 체계적 탐색 계층적 클러스터링: 데이터 구조의 체계적 탐색머신러닝의 비지도 학습 알고리즘 중에서 데이터의 계층 구조를 자연스럽게 파악할 수 있는 강력한 기법이 있습니다. 바로 '계층적 클러스터링(Hierarchical Clustering)'입니다. 이 방법은 데이터를 단순히 평면적으로 그룹화하는 것을 넘어, 데이터 간의 계층적 관계를 시각적으로 이해하기 쉽게 표현합니다. 오늘은 계층적 클러스터링의 개념, 작동 원리, 장단점 및 실제 활용 사례에 대해 알아보겠습니다. 계층적 클러스터링이란 무엇인가?계층적 클러스터링은 데이터 포인트들 간의 유사성에 기반하여 계층적 구조로 데이터를 조직화하는 알고리즘입니다. 이 방법은 모든 데이터 포인트가 각각 하나의 클러스터인 상태에서 시작하여 점진적으로 가장 유사한 클러스터들을 병합하.. 2025. 3. 10. 클러스터링과 차원 축소: K-평균 클러스터링의 심층 탐구 클러스터링과 차원 축소: K-평균 클러스터링의 심층 탐구머신러닝 알고리즘 중에서 데이터의 패턴을 스스로 발견하는 '비지도 학습(Unsupervised Learning)' 기법이 있습니다. 그 중에서도 가장 널리 사용되는 두 가지 접근법이 바로 '클러스터링(Clustering)'과 '차원 축소(Dimensionality Reduction)'입니다. 오늘은 이 중에서도 특히 직관적이면서도 강력한 알고리즘인 'K-평균 클러스터링(K-means Clustering)'의 개념, 작동 원리, 장단점 및 활용 사례에 대해 알아보겠습니다.클러스터링이란 무엇인가?클러스터링은 레이블이나 정답이 없는 데이터에서 유사한 특성을 가진 데이터 포인트들을 자동으로 그룹화하는 기법입니다. 쉽게 말해, 비슷한 것들끼리 모아주는 작업입.. 2025. 3. 10. 이전 1 2 3 4 5 6 7 다음
