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AI딥러닝 성능을 높이는 데이터셋의 모든 것이란? 데이터셋이란 무엇인가?여러분, 딥러닝 공부하다 보면 '데이터셋'이라는 말을 정말 자주 듣게 됩니다. 데이터셋(Dataset)이란 말 그대로 '데이터들의 집합'이에요. 말이 어렵지, 그냥 머신러닝이나 딥러닝 모델이 학습하거나 평가할 때 사용하는 데이터 모음이라고 보면 돼요. 쉽게 예를 들어볼까요? 학생이 시험공부를 할 때 문제집을 풀잖아요. 여기서 문제집이 바로 데이터셋이라고 생각하면 이해가 쏙 되실 거예요. 문제를 풀며 공부(학습)를 하고, 모의고사(검증)를 보면서 실력을 체크하고, 마지막으로 시험(테스트)을 치는 거죠!데이터셋의 종류: 학습, 검증, 테스트머신러닝과 딥러닝에서는 데이터를 한 가지로만 사용하지 않아요. **총 세 가지 데이터셋**으로 나눠서 사용해요.데이터셋 종류설명예시트레이닝 데이터셋모.. 2025. 3. 30.

하기신경망의 숨은 영웅: 편향 노드(Bias Node)란 무엇인가 신경망(Neural Network)을 학습하다 보면 자주 등장하는 용어 중 하나가 바로 편향(Bias)입니다. 처음에는 ‘왜 꼭 필요한가?’ 또는 ‘어디에 위치하는가?’ 하는 의문이 들 수 있죠. 이번 글에서는 **편향 노드란 무엇인지**, 그리고 **입력층, 은닉층, 출력층 어디에 존재하며**, 신경망에서 어떤 역할을 하는지를 아주 쉽게 설명해드리겠습니다.📚 목차1. 편향(Bias)이란 무엇인가?2. 편향은 왜 필요한가?3. 편향은 어디에 존재하는가?4. 수식으로 본 편향의 역할5. 마무리 요약1. 편향(Bias)이란 무엇인가?편향(Bias)은 신경망의 각 노드에서 계산된 결과값에 추가되는 상수값입니다. 이는 입력 데이터가 0이더라도 **출력에 영향을 줄 수 있게 해주는 조정 역할**을 합니다.즉, .. 2025. 3. 29.

딥러닝에 숨겨진 복병, 데이터 환경 변화(Distribution Shift) 대처법 총정리 디스트리뷰션 시프트(Distribution Shift)란? 데이터 환경이 바뀌는 순간 발생하는 문제"모델이 훈련 때는 잘 작동했는데, 배포하고 나니 성능이 떨어졌어요" 이런 경험, 혹시 해보셨나요?안녕하세요, 여러분! 오늘은 제가 실제 프로젝트에서 종종 마주쳤던 난제 중 하나인 '디스트리뷰션 시프트(Distribution Shift)'에 대해 이야기해보려고 해요. 이 문제는 특히 머신러닝이나 AI 모델을 배포할 때 자주 겪게 되는데요, 모델이 학습 환경에서는 잘 작동하지만, 실제 환경에선 오작동하는 경우가 많습니다. 저도 이 문제 때문에 밤새 코드 수정하고 데이터를 다시 모으느라 고생했던 기억이 나네요. 오늘은 여러분께 이 개념을 쉽게 풀어서 설명해드릴게요!목차디스트리뷰션 시프트란 무엇인가? 디스트리뷰션.. 2025. 3. 29.

DNN vs CNN: 신경망 구조의 차이를 한눈에! 딥러닝을 공부하다 보면 자주 마주치는 두 용어, DNN과 CNN! 같은 신경망인데 뭐가 다를까요? 헷갈렸던 여러분을 위해 오늘 딱 정리해드립니다.안녕하세요! 오늘은 인공지능, 딥러닝 공부를 하며 꼭 짚고 넘어가야 할 중요한 개념, 바로 DNN과 CNN의 차이에 대해 이야기해보려고 합니다. 처음 딥러닝 입문했을 때 저도 이 둘이 도대체 뭐가 다른 건지 궁금했던 기억이 나네요. 각각 어떤 구조이고, 어떤 용도에 적합한지 지금부터 간단하고 확실하게 알려드릴게요.목차DNN이란? CNN이란? DNN vs CNN 핵심 차이점 각각의 활용 분야 처음 공부하는 분들을 위한 팁 마무리 요약 & 태그DNN이란?DNN(Deep Neural Network)은 여러 개의 은닉층(hidden layer)을 가진 인공신경망(ANN.. 2025. 3. 28.

모델링과 통계에서의 '자유도(Degree of freedom)' 완벽 이해하기 모델이 복잡하면 항상 좋은 걸까요? 자유도가 높을수록 과연 더 좋은 결과를 가져올까요?안녕하세요, 여러분! 오늘은 제가 요즘 데이터 분석 공부를 하면서 가장 흥미롭게 느낀 주제 중 하나인 '자유도(Degree of Freedom)'에 대해 이야기해 보려 해요. 며칠 전 통계 수업에서 자유도 개념을 처음 접했을 때, 이게 단순히 수학적 개념이 아니라 모델링, 머신러닝, 심지어 일상적인 데이터 해석에도 깊게 연결되어 있다는 걸 깨달았어요. 그래서 여러분과 함께 이 이야기를 나누고 싶어졌답니다.목차자유도란 무엇인가? 모델링에서의 자유도: 파라미터와의 관계 자유도가 높을 때 생기는 과적합 문제 자유도를 조절하는 방법: 정규화 기법 실제 사례로 보는 자유도 자유도를 이해하면 무엇이 달라질까?자유도란 무엇인가?자유.. 2025. 3. 28.

경사하강법(Gradient Descent) 완전 정복 딥러닝 학습의 핵심 알고리즘, 경사하강법! 이름은 낯설지만, 이해하면 신경망 훈련의 전체 구조가 보이기 시작합니다.안녕하세요! 오늘은 딥러닝을 제대로 공부하려면 반드시 알아야 할 개념, 바로 경사하강법(Gradient Descent)에 대해 자세히 알아보려 합니다. 처음엔 수학적으로 느껴질 수 있지만, 개념만 제대로 잡으면 다양한 모델 학습에 자신감이 생기실 거예요.목차1. 경사하강법이란? 2. 경사하강법 수식과 원리 3. 다양한 경사하강법 종류 4. 학습률과 수렴 문제 5. 실전 팁과 주의사항1. 경사하강법이란?경사하강법(Gradient Descent)은 신경망이 최적의 가중치를 찾기 위해 사용하는 최적화 알고리즘입니다. 손실 함수(Loss Function)의 값을 최소화하는 방향으로 파라미터(가중치와.. 2025. 3. 27.

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