인공지능3 딥 러닝 알고리즘 - 현대 기술의 진화와 응용 1. 도입: 딥 러닝 기술의 역사와 개념 딥 러닝 기술은 인공 신경망의 한 형태로, 머신 러닝의 하위 분야 중 하나이다. 이 기술은 데이터의 특징을 학습하여 추상화하는 방법으로 동작한다. 딥 러닝의 원리는 다수의 신경망 층을 쌓아 올리는 것에 있다. 이를 통해 높은 수준의 추상화가 가능해진다. 이러한 기본 개념을 바탕으로, 딥 러닝은 이미지 인식부터 자연어 처리에 이르기까지 다양한 분야에서 높은 성능을 발휘한다. 2. 딥 러닝 알고리즘의 주요 기술 및 개발 동향 역전파(Backpropagation): 신경망의 각 층에서 오차를 역방향으로 전파하여 모델을 최적화하는 핵심 알고리즘. 합성곱 신경망(CNN): 이미지 인식 및 패턴 인식 분야에서 우수한 성능을 발휘하는 딥 러닝 알고리즘. 순.. 2024. 6. 8. 프러닝(Pruning) 기법 - 효과적인 머신러닝 모델 최적화 방법 1. 프러닝(Pruning)이란? 프러닝(Pruning)은 머신러닝 모델을 최적화하는 기법 중 하나로, 모델의 복잡도를 줄여 과적합(Overfitting)을 방지하고 일반화 성능을 향상시키는 방법입니다. 이는 불필요한 가지(branch)나 가중치(weight)를 제거하여 모델을 단순화하고, 더 간결하고 효율적인 구조로 만들어줍니다. 프러닝은 모델의 용량을 줄이면서도 성능을 유지하거나 향상시킬 수 있는 장점을 갖고 있어 많이 사용되는 기법 중 하나입니다. 2. 프러닝의 목적과 중요성 프러닝(Pruning) 기법은 머신러닝 모델의 최적화를 위해 중요한 방법론 중 하나입니다. 프러닝의 주요 목적은 모델 내의 불필요한 가중치와 연결을 제거하여 모델의 크기를 줄이고 계산복잡성을 낮추는 것입니다. 프러닝.. 2024. 5. 24. 베이지안 확률 - 효과적인 데이터 분석 방법 소개 1. 베이지안 확률이란? 베이지안 확률은 통계적 추론과 예측을 수행하는 데 사용되는 확률론적 접근 방법 중 하나로, 새로운 정보가 어떤 주장이나 가설의 신뢰도를 어떻게 바꾸는지를 다룹니다. 베이지안 확률론은 주장의 초기 신뢰도(사전확률)를 설정하고, 새로운 데이터를 통해 이를 업데이트하여 보다 정확한 추정치(사후확률)를 계산합니다. 이는 데이터 분석에서 불확실성을 다루는 데 효과적인 방법으로 사용되며, 예측력과 해석력이 뛰어나다는 장점이 있습니다. 베이지안 확률은 복잡한 문제에 유용하며, 작은 데이터셋이나 사전 정보가 부족한 상황에서도 강력한 도구로 활용됩니다. 2. 베이지안 확률의 장점 베이지안 확률의 장점은 다양한 측면에서 발견됩니다. 먼저, 베이지안 확률은 사전 지식과 새로운 데이터를 조합하여 업데.. 2024. 4. 3. 이전 1 다음