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경사하강법과 딥러닝2024.11.251. 딥러닝 모델링 성능 향상 기법 1.1. 연속형 모델 손실함수 1.1.1. 손실함수 손실함수는 신경망 모델의 예측값과 실제값 간의 오차를 정량화하는 척도이다. 이는 신경망 모델의 성능을 평가하고 학습을 진행하는 데 필수적인 요소이다. 적절한 손실함수를 선택하는 것은 모델 성능 향상을 위해 매우 중요하다. 연속형 모델의 경우, 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE)가 가장 일반적으로 사용되는 손실함수이다. MSE는 예측값과 실제값의 차이를 제곱하여 평균한 값으로, 모델의 예측 정확도를 최대화하도록 학습을...2024.11.25
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머신러닝2024.11.081. 머신러닝 (Machine Learning) 개요 1.1. 머신러닝의 정의와 역사 머신러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터에 학습 능력을 부여하는 연구 분야이다. 이 기술은 컴퓨터 게임 및 인공 지능 분야의 개척자이자 미국 IBM 직원인 Arthur Samuel이 1959년에 최초로 사용한 용어이다. 사무엘은 이를 "명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터에 학습 능력을 부여하는 연구 분야"로 정의했다. 기계 학습 연구는 인공 지능, 통계 및 최적화 연구와 밀접한 관련이 있어 종종 구분하기 어려울 정도로 그 분야들이 서...2024.11.08
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딥러닝2025.06.061. 딥러닝 개요 1.1. Teachable Machine을 이용한 머신러닝 모형 구축 Teachable Machine은 구글에서 개발한 머신러닝 툴로, 이를 활용하여 손쉽게 자신의 머신러닝 모형을 만들 수 있다. 먼저 구글 이미지에서 '귀멸의 칼날'이라는 애니메이션 주인공 4명의 사진을 각각 10장씩 수집하였다. 이를 Teachable Machine의 입력값으로 사용하여 학습을 진행하였다. 학습 설정은 에포크 50, 배치 크기 16, 학습률 0.001로 진행하였고, 결과를 검증하기 위해 4장의 테스트 이미지를 활용하였다. 그...2025.06.06