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딥러닝 규제화 완전정복: 과적합 방지 기술 총정리 딥러닝 모델을 학습시켜 보면 훈련 정확도는 매우 높은데, 실제 테스트 데이터에선 성능이 떨어지는 경험을 해보셨을 겁니다. 바로 과적합(Overfitting) 문제 때문인데요. 이럴 때 꼭 필요한 해결책이 바로 ‘규제화(Regularization)’입니다. 규제화는 모델이 훈련 데이터에 과도하게 맞춰지는 것을 방지하고, 일반화 성능을 높이는 핵심 기법입니다. 이 글에서는 L1, L2 정규화부터 드롭아웃, 배치 정규화, 데이터 증강, 조기 종료 등 다양한 규제화 기법을 실제 예시와 함께 알아보겠습니다.📚 목차1. 딥러닝에서 규제화란 무엇인가?2. 과적합과 규제화의 관계3. 대표적인 규제화 기법 6가지4. 실제 예제 코드로 이해하는 규제화5. 규제화 기법 비교와 적용 팁6. 마무리 요약1. 딥러닝에서 규제화.. 2025. 3. 25.

파주와 서울역, 성남, 동탄을 이어주는 GTX-A 노선 개통 일정 총정리! 🚄 GTX-A 노선 개통 일정 총정리! 수도권 교통 혁명의 시작드디어! 수도권 교통을 뒤바꿀 GTX-A 노선, 여러분은 준비되셨나요? 🚉안녕하세요, 여러분! 요즘 날씨도 좋아지고 있어서 그런지 밖에 나가고 싶은 마음이 절로 들더라구요. 최근에 저도 GTX-A 노선을 직접 이용해보고 깜짝 놀랐어요. '아니, 이게 진짜 20분 만에 도착한다고?' 싶은 순간이었달까요? 오늘은 제가 직접 체험한 이야기와 함께 GTX-A 노선의 개통 일정까지 알차게 준비해봤어요. 🚄 궁금하시죠? 바로 시작할게요!목차GTX-A 노선이란 GTX-A 노선 주요 경로 수서~동탄 구간 조기 개통 파주 운정~서울역 구간 및 삼성역 무정차 통과 삼성역 구간 개통 일정 완전 개통 시기 및 기대 효과GTX-A 노선이란GTX-A 노선은 수도.. 2025. 3. 24.

www.kk.com과 kk.com의 차이 도메인 설정할 때 www를 붙여야 할까요, 말아야 할까요? 많은 사람들이 헷갈려하는 이 주제, 오늘 확실히 알려드립니다!안녕하세요, 여러분! 요즘 웹사이트를 만들거나 리뉴얼할 때 도메인 설정에서 'www 붙일까 말까?' 고민 많이 하시죠? 저도 처음엔 이게 뭐가 다른 건지 몰랐어요. 그래서 여기저기 자료 찾아보고 직접 실무에서도 부딪혀보며 깨달은 점들을 오늘 여러분께 공유하려 합니다. 사실 별거 아닌 것 같아도 DNS 설정부터 SEO까지 영향을 줄 수 있는 부분이라 꼭 알고 넘어가셔야 해요!목차www.kk.com과 kk.com의 기본 개념 기술적인 차이: 루트 도메인 vs 서브 도메인 SEO 관점에서의 영향력 DNS 설정과 관리의 차이 운영 시 추천하는 베스트 프랙티스 최신 트렌드와 실제 사례 분석www.. 2025. 3. 24.

딥러닝 지도학습 완전 정리 - 원리, 예시, 알고리즘까지 한눈에! 딥러닝 지도학습 완전 정리 - 원리, 예시, 알고리즘까지 한눈에!📚 목차1. 지도학습이란? - 1-1. 개념 설명 - 1-2. 입력과 출력 쌍 2. 지도학습의 작동 원리 - 2-1. 학습 과정 - 2-2. 손실 함수와 가중치 업데이트 3. 지도학습의 대표적 예시 - 3-1. 이미지 분류 - 3-2. 자연어 처리 - 3-3. 음성 인식 등 4. 사용되는 알고리즘 - 4-1. 회귀와 분류 - 4-2. CNN, RNN, Transformer 5. 지도학습 vs 다른 학습 - 5-1. 비지도학습과의 차이 - 5-2. 강화학습과의 차이 6. 지도학습 잘하는 팁 7. 마무리 및 요약1. 지도학습이란?1-1. 개념 설명지도학습(Supervised Learning)은 머신러닝과 딥러닝에서 가장 기본이 되는 학습 방식.. 2025. 3. 24.

딥러닝이 복잡한 문제를 해결하는 이유 여러분, 왜 딥러닝이 이렇게 복잡한 문제를 잘 푸는지 궁금하지 않으셨나요? 오늘 그 비밀을 알려드릴게요.안녕하세요, 여러분! 최근에 머신러닝과 딥러닝 수업을 들으면서 "왜 딥러닝이 문제를 더 잘 푸는가?"라는 질문을 자주 받곤 했어요. 저도 처음에는 복잡하게만 느껴졌는데요, 공부를 하다 보니 그 구조와 원리를 이해하면 꽤 흥미롭더라고요. 그래서 오늘은 딥러닝의 '비선형 합성 함수' 구조가 어떻게 복잡한 문제를 해결하는지, 또 'Old learning' 알고리즘과의 차이는 무엇인지에 대해 이야기해보려고 합니다. 같이 한번 깊이 파고들어볼까요?목차합성 함수와 비선형성의 비밀 딥러닝과 얕은 신경망의 차이 Old learning 알고리즘 vs 딥러닝 파라미터가 많은 모델이 왜 유리한가? 과적합 문제와 데이터 양.. 2025. 3. 23.

딥러닝 완전 정복! 기본부터 핵심까지 한눈에 보기 여러분, 딥러닝이 어렵게만 느껴지셨나요? 이번 포스팅에서 딥러닝의 개념부터 실전까지 한 번에 쏙! 이해해 보세요.안녕하세요! 오늘은 많은 분들이 궁금해하시는 '딥러닝'에 대해 A부터 Z까지 알아보려고 합니다. 사실 저도 처음에는 딥러닝이란 말을 듣고 '어렵겠다'는 생각부터 했거든요. 그런데 천천히 뜯어보니 꽤 재미있는 개념이더라고요. 특히 최근에는 알파고, ChatGPT 같은 성공 사례 덕분에 딥러닝이 더 친숙하게 느껴지는 것 같아요. 오늘 이 포스팅을 통해 여러분도 딥러닝의 구조, 장단점, 그리고 실제로 어떻게 학습이 이루어지는지 이해하게 되실 거예요. 자, 그럼 바로 시작해 볼까요?목차딥러닝 개요 딥러닝이 주목받는 이유 전통적 머신러닝 vs 딥러닝 딥러닝의 단점 과적합 개념과 원인 데이터 전처리 및 .. 2025. 3. 22.

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