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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.

FNN과 CNN의 차이점 한눈에 보기: 구조, 용도, 특징 분석 FNN과 CNN의 차이점 총정리 | 딥러닝 신경망 구조 비교딥러닝을 공부하다 보면 반드시 등장하는 두 가지 기본 구조가 있습니다. 바로 FNN(Feedforward Neural Network)과 CNN(Convolutional Neural Network)입니다. 이 둘은 모두 인공신경망의 일종이지만, 데이터 처리 방식, 구조, 사용 목적에서 큰 차이를 보이죠. 이번 글에서는 FNN과 CNN의 개념을 쉽게 설명하고, 구조적 차이, 장단점, 활용 분야까지 체계적으로 비교해보겠습니다. 📚 목차 1. FNN(Feedforward Neural Network)란? 2. CNN(Convolutional Neural Network)란? 3. FNN과 CNN의 구조적 차이 4.. 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.

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.

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