728x90 반응형 AI16 [인공지능] 머신 러닝의 핵심 열쇠 : 베이즈 정리(Bayes' Theorem) 데이터를 다루고 머신러닝을 공부하는 사람이라면 반드시 알아야할 핵심 개념 베이즈 정리에 대해 이야기해보려 합니다. 머신러닝 교재의 첫 장을 장식하는 베이즈 정리는 단순히 이론을 넘어 실제 복잡한 문제를 푸는 강력한 도구가 됩니다. 왜 베이즈 정리가 중요할까?대부분의 기계 학습(Machine Learning) 방법론들은 어떤 가설을 설정하고, 데이터라는 관찰 결과를 토대로 그 가설을 지속적으로 업데이트해 나가는 과정입니다. 베이즈 정리는 이러한 사후확률(Posterior Probability)의 업데이트 과정을 수학적으로 명쾌하게 설명해줍니다. 간단하면서도 강력함 : 베이즈 정리에 기반한 베이즈 분류기(Bayes Classifier)는 다른 복잡한 기계 학습 방법론들에 비해 알고리즘이 상대적으로 간단하지만.. 2025. 11. 1. [인공지능] 전이 학습(Transfer Learning) 완벽 가이드: CNN 기반 Fine-tuning 및 Feature Extraction 분석 전이 학습(Transfer Learning)에 대해 깊이 있게 알아보겠습니다. 특히 이미지 인식 분야에서 강력한 성능을 자랑하는 CNN(Convolution Neural Network)을 기반으로 전이 학습의 다양한 전략을 코드와 함께 분석해 보겠습니다. 전이 학습이란?전이 학습은 사전에 훈련된 모델이 갖고 있는 지식(가중치)을 그대로 가져와 새로운 문제에 적용함으로써 학습 시간을 단축하고 성능을 향상 시키는 머신러닝 기법입니다. 사용 이유 : 대규모 데이터셋(ImageNet)으로 학습된 모델의 광범위한 특징 추출 능력을 활용하여, 더 적은 데이터와 시간으로도 새로운 문제에 대해 높은 성능을 달성하기 위함입니다. CNN과의 관계 : CNN은 여러 층을 거치며 저수준(예지, 텍스처)부터 고수준(형태, 객체.. 2025. 10. 31. [인공지능] 잔차 신경망(ResNet)으로 기울기 소실 문제 해결 개요잔차 신경망(ResNet, Residual Network)은 2015년 Microsoft Research 팀에 의해 소개된 혁신적인 딥러닝 모델입니다. 이 모델은 네트워크의 층이 깊어질수록 오히려 성능이 저하되는 성능 저하(Degradation) 문제와 기울기 소실(Vanishing Gradient) 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다. ResNet은 잔차 학습(Residual Learning)이라는 단순하지만 강력한 아이디어를 통해, 150층 이상의 깊은 신경망에서도 안정적으로 학습하고 뛰어난 성능을 발휘하여 현재까지도 컴퓨터 비전 분야의 핵심 기술로 사용되고 있습니다. 깊이의 한계를 뛰어넘는 잔차 학습ResNet의 핵심은 Residual Learning입니다. 기존 신경망이 입력 $x$에 대해 원.. 2025. 10. 30. [인공지능] 딥러닝 객체 검출의 혁신, Yolo(You Only Look Once) 개요YOLO(You Only Look Once)는 실시간 객체 검출(Real-Time Object Detection) 분야를 혁신한 딥러닝 모델입니다. 기존의 객체 검출 방식들이 여러 단계를 거쳐 느리고 복잡했던 것과 달리, YOLO는 이미지 전체를 단 한 번의 신경망 연산으로 처리하여 압도적인 속도와 뛰어난 성능을 동시에 달성했습니다. 이는 자율 주행차, 지능형 CCTV, 드론 검사 등 실시간 응용 분야의 발전을 가속화하는 핵심 기술로 자리매김했습니다. 주제 개념YOLO의 주제 개념은 통합 인식(Unified Detectoin) 입니다. 대부분의 긱존 객체 검출 모델(Two-Stage Detector 예 : R-CNN)은 객체가 있을만한 위치를 먼저 제안(Proposal)하고, 그 후에 분류(Clas.. 2025. 10. 29. [인공지능] 딥러닝 핵심 : CNN(Convolution Neural Network) 이미지 처리 분야에서 혁명적인 성능을 보여주는 CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)에 대해 깊이 있게 알아보겠습니다. CNN은 기존의 신경망이 이미지의 공간 정보를 손실하던 한계를 극복하고, 이미지의 특징을 효과적으로 학습하는 딥러닝 모델입니다. 개요CNN은 이미지와 같은 격자형(Grid-like) 데이터를 처리하는 데 특화된 딥러닝 모델입니다. 사진 데이터를 일반적인 Fully Connected Neural Network(완결 연결 신경망)에 바로 입력하면 3차원(가로, 세로, 채널) 데이터를 1차원으로 Flatten(평면화) 해야하는데, 이 과정에서 이미지의 중요한 공간 정보(Spatial Information)가 손실되어 학습의 정확도에 한계가 생깁니다. .. 2025. 10. 28. [인공지능] 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN) 인공 신경망(ANN)은 인간의 뇌의 작동 방식을 모방하여 만든 기계 학습(Machine Learning) 모델이자 인공 지능(AI)의 핵심 기술입니다. 수많은 인공 뉴런(노드)들이 계층적으로 연결되어 복잡한 데이터 속에서 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 예측이나 결정을 내립니다. 특히 은닉층(Hidden Layer)이 깊어지면 심층 신경망(Deep Neural NEtwork, DNN)이 되며, 이는 딥러닝(Deep Learning)의 근간을 이룹니다. 인공 신경망이란인공 신경망은 데이터를 처리하고 학습하는 데 사용되는 계산 모델입니다. 입력된 데이터는 연결된 노드들을 거치며 계산되고, 이 과정에서 가중치(Weight)와 편향(bias)이 조정되어 원하는 출력(정답)에 가까워지도록 학습합니다. 마치 아기.. 2025. 10. 28. 이전 1 2 3 다음 728x90 반응형
