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머신러닝11

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.

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.

머신러닝과 뉴럴 네트워크에 대한 이해하기 뉴럴 네트워크의 원리와 구조를 쉽고 명확하게 알려드립니다. 머신러닝의 기본에서 뉴럴 네트워크로가장 기본적인 머신러닝 모델은 입력 데이터와 출력 사이의 관계를 단순한 직선으로 표현합니다. 이런 단순한 모델은 '퍼셉트론'이라고 불리며, 원시적인 형태의 인공지능 모델입니다.하지만 복잡한 문제를 해결하기 위해서는 더 정교한 접근 방식이 필요했습니다. 그래서 등장한 것이 바로 뉴럴 네트워크입니다.이 모델은 인간의 뇌, 특히 뉴런과 시냅스의 작동 방식에서 영감을 받았습니다. 물론 실제 뇌를 완벽하게 모방한 것은 아니지만, 기본적인 동작 원리를 차용한 것입니다.뉴럴 네트워크의 구조뉴럴 네트워크는 여러 층(레이어)으로 구성됩니다: 입력 레이어: 데이터가 처음 들어오는 곳 은닉 레이어(히든 레이어): 중간에 위치한 '생.. 2025. 3. 22.

AI 초보자를 위한 강화학습(Reinforcement Learning) 완전 정복 📚 목차 1. 강화학습이란 무엇인가? 1-1. 강화학습의 정의 1-2. 다른 학습 방식과의 차이점 2. 강화학습의 핵심 개념 2-1. 에이전트와 환경 2-2. 보상 함수와 정책 2-3. 탐험과 활용 (Exploration vs Exploitation) 3. 강화학습 알고리즘 종류 3-1. Q-Learning 3-2. SARSA 3-3. DQN (Deep Q-Network) 3-4. 정책 기반: REINFORCE, Actor-Critic 4. 강화학습의 활용 사례 .. 2025. 3. 21.

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