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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.

A 레코드와 CNAME 레코드 완전 정복: DNS 설정 쉽게 배우기 도메인 설정, 어렵게 느껴지셨나요? A레코드와 CNAME 레코드만 알면 DNS 설정도 더 이상 두렵지 않아요!안녕하세요, 여러분! 저도 처음엔 도메인 설정을 할 때마다 머리가 아팠던 기억이 나네요. 특히 A 레코드와 CNAME 레코드의 차이를 잘 몰라서 몇 번이고 실수했었죠. 그러다 천천히 하나씩 배워가며 이해하고 나니, 이제는 제 서버와 도메인을 자유자재로 연결하고 있어요. 오늘은 그 노하우를 여러분과 공유해 보려고 해요!목차A 레코드란 무엇인가요? CNAME 레코드란 무엇인가요? A 레코드와 CNAME의 차이점 실제 DNS 설정 사례 유지보수 팁과 주의사항 A레코드 & CNAME FAQA 레코드란 무엇인가요?A 레코드는 도메인을 IP 주소와 직접 연결하는 DNS 설정 중 가장 기본적인 레코드입니다. .. 2025. 3. 25.

티스토리 도메인 이중 신청 운영과 애드센스 신청: 저품질 이슈 있을까 혹시 티스토리 도메인 두 개를 동시에 운영하고 계신가요? 애드센스 승인 전에 꼭 알아야 할 필수 정보!안녕하세요, 블로그를 운영하며 늘 고민되는 부분이 바로 ‘애드센스 신청’과 ‘도메인 관리’ 문제죠. 저도 티스토리에서 기본 도메인(kkangdago.tistory.com)과 커스텀 도메인(kkangdago.com)을 함께 쓰며 애드센스 승인을 준비했던 경험이 있어요. 그때 정말 수많은 정보를 찾아보고, 직접 시행착오도 겪었답니다. 오늘은 이와 관련해 여러분께 실질적이고 구체적인 이야기를 나눠볼게요. 이런 주제로 글을 쓴다는 건 개인적으로도 참 반갑네요.목차애드센스 정책상 문제는 없을까? 중복 콘텐츠로 인한 저품질 우려 301 리디렉션으로 해결하는 법 애드센스 승인 꿀팁 SEO 이슈와 장기적 영향 최종 결.. 2025. 3. 25.

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.

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