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[보고서]딥러닝 모델링 성능 향상 기법2025.01.241. 손실함수 신경망의 성능을 개선하기 위한 방법 중 하나로 손실함수에 대해 다루었습니다. 연속형 모델의 경우 평균 제곱 오차법(MSE)을, 이산형 모델의 경우 이진 교차 엔트로피(BCE) 손실을 사용하는 것이 적합하다고 설명하고 있습니다. Pytorch에서는 nn.MSELoss()와 nn.BCELoss()를 사용할 수 있습니다. 2. 활성화 함수 신경망 훈련 시 기울기 소실 문제를 해결하기 위해 다양한 활성화 함수에 대해 설명하고 있습니다. 전통적인 시그모이드 함수의 문제점을 지적하고, ReLU와 Leaky ReLU 함수를 소개하...2025.01.24
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인공지능과 기계학습 중간정리2025.01.131. 예측자 예측자는 Y=AX의 관계가 선형일 때 사용된다. 예측자를 구하는 과정은 다음과 같다: 1) 임의의 값 A 설정 2) 주어진 데이터의 X를 대입하여 예측값 Y 출력 3) 목표값과 출력값을 비교하여 오차(error) 구하기 4) 오차가 양수인 경우 A를 늘려야 하며, 오버슈팅을 방지하기 위해 A를 조금씩만 조정해야 한다. 5) 이러한 과정을 반복(iteration)하여 A를 조정해나가는 것이 예측자 구하기의 핵심이다. 2. 분류자 분류자는 X·Y 평면에서 두 그룹을 분류하는 선형분류자를 말한다. 분류자 학습 과정은 다음과 ...2025.01.13
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금오공대 신소재 전자재료1 과제2025.01.271. 활성화 에너지 활성화 에너지는 온도가 증가할수록 작아진다는 것을 알 수 있다. 온도가 증가하면 산소의 농도가 증가하여 활성화 에너지가 감소하는 것으로 나타났다. 2. 양자 효율 양자 효율은 0.15로 계산되었으며, 이를 이용하여 전류 밀도를 구할 수 있다. 전류 밀도는 1049.81 A로 계산되었다. 3. 수소 원자의 에너지 준위 수소 원자의 에너지 준위는 주 양자수 n에 따라 결정되며, 전이 에너지는 원자 번호 Z에 반비례한다. 스펙트럼 라인의 방출된 광자 파장은 Z에 반비례하여 가시광선 스펙트럼보다 훨씬 짧다. 4. 유한 ...2025.01.27
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방송통신대학교(방통대) 머신러닝 과목 출석수업과제물 리포트2025.01.241. 머신러닝의 일반적 처리 과정 머신러닝의 일반적인 처리 과정은 학습과 추론으로 구성됩니다. 학습 단계에서는 데이터 전처리, 특징 추출, 학습 진행, 결정 함수 생성 등의 과정을 거치고, 추론 단계에서는 테스트 데이터 전처리, 특징 추출, 추론 진행, 처리 결과 획득 등의 과정을 거칩니다. 2. 머신러닝의 4가지 주제 머신러닝의 4가지 주요 주제는 분류, 회귀, 군집화, 특징 추출입니다. 분류는 입력을 미리 정의된 이산적인 출력으로 매핑하는 문제이고, 회귀는 입력을 연속적인 실수 값으로 매핑하는 문제입니다. 군집화는 데이터를 교집...2025.01.24
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방통대 [딥러닝의통계적이해] 2024 출석과제물 (30점 만점 인증 / 표지제외 18페이지 분량 / 코드 및 해설 포함)2025.01.251. Teachable Machine을 이용한 이미지 분류 Teachable Machine에 판다 이미지 54개와 레서판다 이미지 21개를 각 클래스로 나누어 입력하고 학습시켰다. 학습 시도 횟수인 에포크는 50으로 설정되었으며, 배치 크기는 16으로 설정되었다. 학습률은 0.001로 설정되어 있으며, 학습이 완료된 모델에 테스트 이미지를 입력한 결과 판다와 레서판다의 사진 또는 그림에 대해 대부분 100%로 판단하고 정답을 맞추는 것을 확인할 수 있었다. 레서판다 이미지 샘플 수 부족을 보완하기 위해 학습률을 0.00057로 낮추...2025.01.25
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반응속도에 대한 온도의 영향2025.01.121. 반응속도 상수 반응속도 상수 k는 온도에 크게 의존하며, 기상반응에서는 전압의 함수가 될 수 있으며, 액상반응에서는 이온강도나 용매의 종류 등 다른 변수들의 함수가 될 수 있다. 그러나 다른 변수들의 영향은 온도의 영향보다 훨씬 작으므로, 온도만의 함수로 근사하여 사용하여도 잘 맞는다. 2. 아레니우스 식 스웨덴의 화학자 Arrhenius가 반응속도 상수의 온도의존성을 다음과 같이 본인의 이름을 따서 아레니우스(Arrhenius)식을 제안하였고, 현재 반응속도에 상수에 따른 온도 의존성을 설명할 때 가장 많이 활용된다. 3. ...2025.01.12
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딥러닝의 통계적 이해 출석 수업 과제물 (2023, 만점)2025.01.241. Teachable Machine을 이용한 머신러닝 모델 구축 Teachable Machine을 활용하여 이미지를 학습시켰다. 사용한 이미지는 구글 이미지에서 '귀멸의 칼날'이라는 애니메이션의 주인공 4명의 다른 사진들을 각각 10장씩 찾은 뒤 머신러닝의 입력값으로 사용하였다. 본 머신러닝으로 실제로 가지고 있는 피규어 사진을 찍어 이 사진을 입력하면 애니메이션 캐릭터를 정확하게 분류할 수 있는지 파악하고자 하였다. 다양한 하이퍼파라미터 조정을 통해 최적의 정확도를 얻고자 하였으나, 설정에 따른 결과 비교를 대량으로 진행하여 거...2025.01.24
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아날로그 및 디지털 회로 설계실습 예비보고서 9주차2025.01.171. 논리함수와 게이트 아날로그 및 디지털 회로 설계실습 실험에서 여러 종류의 게이트 기능을 측정하여 실험적으로 이해하였습니다. NAND, NOR, XOR, XNOR 게이트의 회로도를 설계하고 진리표를 작성하였습니다. 또한 AND 게이트와 OR 게이트의 입출력 시간 딜레이를 측정하는 방법을 조사하고 실험 방법을 설계하였습니다. 2. NAND 게이트 특성 분석 NAND 게이트가 정상적으로 동작하기 위한 최소 정격 전압을 구하는 설계 방법을 생각하고 구체적인 단계를 서술하였습니다. 전원 공급 장치를 사용하여 Vcc를 단계적으로 변화시키...2025.01.17
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인공지능과 기계학습 기말정리2025.01.131. 신경망의 오차 출력계층의 오차와 은닉계층의 오차를 구하는 방법에 대해 설명합니다. 출력계층의 오차는 목표값과 출력값의 차이이지만, 은닉계층에는 목표값이 존재하지 않기 때문에 출력계층의 오차를 재조합하여 은닉계층의 오차를 구합니다. 이러한 방식을 역전파라고 합니다. 2. 경사하강법 오차함수의 기울기에 따라 가중치를 조정하는 경사하강법에 대해 설명합니다. 오차함수로는 제곱오차 방식을 사용하며, 기울기의 부호에 따라 가중치를 반대 방향으로 조정합니다. 오버슈팅을 방지하기 위해 기울기가 완만해질수록 조금씩만 움직이도록 합니다. 3. ...2025.01.13
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30점 만점 방통대 R컴퓨팅 2023-1학기2025.01.261. 데이터 생성 및 활용 오늘날 데이터의 중요성이 매우 높아졌으며, 이를 활용하여 의사결정에 활용하는 것이 중요하다. 하지만 데이터 활용 수준에 따른 격차로 인해 사회적 불평등이 발생할 수 있다. 따라서 데이터의 의미를 찾고 해석하기 위해 통계 프로그램인 R이 사용되고 있다. 2. R 프로그래밍 언어 R은 오픈소스 프로그램으로 무료로 사용할 수 있어 접근성이 높다. 또한 커뮤니티가 활성화되어 있어 코드 및 분석 정보를 공유할 수 있으며, 시각화 능력이 뛰어나다는 장점이 있다. 다만 초보자의 경우 함수와 패키지가 다양하여 프로그램 ...2025.01.26
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