Python11 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. 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. 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. 분류 알고리즘의 단순하지만 강력한 접근법: 나이브 베이즈 분류 알고리즘의 단순하지만 강력한 접근법: 나이브 베이즈머신러닝 분류 알고리즘 중에서 가장 단순하면서도 놀라울 정도로 효과적인 알고리즘이 있습니다. 바로 '나이브 베이즈(Naive Bayes)'입니다. 그 이름에서 알 수 있듯이, 이 알고리즘은 베이즈 정리를 기반으로 하며 '나이브(순진한)'라는 단순화 가정을 통해 복잡한 문제를 해결합니다. 오늘은 이 단순하지만 강력한 알고리즘의 개념, 작동 원리, 장단점 및 활용 사례에 대해 알아보겠습니다. 나이브 베이즈란 무엇인가?나이브 베이즈는 확률론, 특히 베이즈 정리에 기반한 분류 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 주어진 특성들이 서로 독립적이라는 '나이브(순진한)' 가정하에 작동합니다. 이 가정은 현실에서 거의 항상 위배되지만, 놀랍게도 이 알고리즘은 많은 실제 .. 2025. 3. 10. 이전 1 2 다음
