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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.

분류 문제의 필수 공식: 교차 엔트로피 손실 함수 완벽 이해 왜 분류 문제에서 비용 함수로 '교차 엔트로피'를 쓸까요? 수식과 개념을 간단명료하게 정리해드립니다.안녕하세요! 오늘은 분류 문제를 다룰 때 거의 무조건 등장하는 '교차 엔트로피(Cross-Entropy)' 손실 함수에 대해 이야기해보려 해요. 저도 처음 딥러닝 공부할 때 "왜 분류 문제에는 MSE가 아닌 교차 엔트로피를 쓰지?" 라는 의문을 가졌었거든요. 이 글에서 그 이유를 확실히 알려드릴게요.목차왜 교차 엔트로피를 사용할까? 다중 분류용 수식 이진 분류용 수식 MSE와의 비교 요약 및 실전 팁왜 교차 엔트로피를 사용할까?분류 문제에서는 모델이 각 클래스에 대한 '확률'을 출력합니다. 그 확률이 실제 정답과 얼마나 일치하는지를 측정하는 데 가장 적합한 손실 함수가 바로 교차 엔트로피입니다.출력층이 소.. 2025. 3. 27.

회귀 vs 분류 문제 완전 정복: 출력 형태부터 예시까지 딥러닝 문제를 푸는데 첫 걸음은 "이게 회귀야? 분류야?"부터 판단하는 것! 초보자도 바로 이해할 수 있게 출력 변수 기준으로 딱 정리해드립니다.안녕하세요! 딥러닝 입문자라면 반드시 구분할 수 있어야 할 중요한 주제, 바로 회귀와 분류 문제의 차이점에 대해 정리해보았습니다. 저도 처음에 모델을 만들 때 어떤 손실 함수와 출력 구조를 써야 할지 헷갈렸던 경험이 있거든요. 이번 글에서는 다양한 예시와 함께 출력 변수의 구조까지 쉽게 설명해드릴게요.목차1. 회귀 문제란? 2. 분류 문제란? 2-1. 이진 분류 2-2. 다중 분류 2-3. 다중 레이블 분류 회귀 vs 분류 비교 요약1. 회귀 문제란?회귀 문제는 연속적인 수치 값을 예측하는 문제입니다. 출력값이 실수 형태로 나오기 때문에, 정답이 명확히 나뉘는 .. 2025. 3. 27.

신경망의 세계: FNN과 ANN, 그 깊이 있는 이해 신경망의 세계: FNN과 ANN, 그 깊이 있는 이해딥러닝의 기본을 구성하는 신경망, 그 중심에는 FNN과 ANN이 있습니다. 지금부터 그 차이와 핵심 개념을 간단하고 명확하게 알아보겠습니다!안녕하세요, 인공지능 enthusiast 여러분! 오늘은 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 기초 중 기초라 할 수 있는 FNN(Feedforward Neural Network)에 대해 이야기해보려 합니다. 저도 처음 딥러닝을 공부할 때 가장 먼저 접했던 개념이었고, 이 기본 개념을 제대로 이해하고 나니 이후 공부가 훨씬 수월해졌던 기억이 납니다. 그럼 함께 시작해볼까요?목차신경망의 기초: ANN이란? FNN: 순방향 신경망이란 무엇인가? FNN의 다양한 이름들 FNN의 주요 특징 .. 2025. 3. 27.

딥러닝 모델, 트레인-테스트 성능 차이가 중요한 진짜 이유 트레인과 테스트 정확도가 비슷하면 무조건 좋은 걸까요? 오늘 확실히 알려드립니다!안녕하세요, 여러분! 요즘 딥러닝 모델을 다루면서 가장 많이 하는 고민이 바로 '트레인 데이터와 테스트 데이터 정확도 차이' 아닌가요? 저도 처음에는 테스트 성능이 트레인 성능보다 낮게 나오는 게 너무 찝찝했어요. 😅 오늘은 이 차이가 왜 중요한지, 그리고 차이가 작다고 무조건 좋은 건 아닌 이유까지 속 시원하게 알려드릴게요!목차트레인과 테스트 차이, 왜 중요할까? 차이가 적을수록 좋은 이유 구체적인 예시로 보는 차이 차이가 작아도 안심하면 안 되는 이유 가장 이상적인 시나리오 결론: 차이도 성능도 둘 다 중요!트레인과 테스트 차이, 왜 중요할까?트레인 데이터(학습 데이터)와 테스트 데이터(검증 데이터)의 성능 차이는 모델.. 2025. 3. 27.

딥러닝 과적합 완전정복: 원인부터 해결법까지 머신러닝과 딥러닝 모델을 학습시키다 보면 훈련 데이터에서는 정확도가 높지만, 실제 데이터에서는 성능이 떨어지는 경우가 있습니다. 이러한 현상을 과적합(Overfitting)이라고 합니다. 과적합은 초보자뿐 아니라 전문가들도 자주 마주치는 문제로, 모델이 너무 잘 학습한 나머지 일반화에 실패하는 것을 의미합니다. 이번 글에서는 과적합의 개념부터 발생 원인, 과소적합과의 차이, 그리고 효과적인 해결 방법까지 쉽게 설명해보겠습니다. 📚 목차 1. 과적합이란 무엇인가? 2. 과적합이 발생하는 이유 3. 과소적합과의 차이 4. 과적합의 징후와 판단 기준 5. 과적합 방지 방법 6. 마무리 요약 1. 과적합이란 무엇인가?과적합(Overfitting)은 머신.. 2025. 3. 26.

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