728x90 반응형 머신러닝5 [인공지능] XOR 문제를 넘어 : 비선형 데이터 분류를 위한 MLP 설계와 작동 원리 이번 포스팅에서는 XOR 문제처럼 단일 직선으로는 분류할 수 없는 복잡한 비선형 데이터셋을 다루고, 이를 해결하기 위해 필수적인 인공신경망 모델인 다층 퍼센트론(MLP, Multi-Layer Perceptron)을 설계하고 학습하는 과정을 상세히 설명합니다. 특히 make_moons와 같은 비선형 데이터셋을 MLP의 은닉층과 비선형 활성화 함수를 사용하여 어떻게 성공적으로 분류하는지 그 원리를 깊이 이해하는 데 초점을 맞춥니다. 비선형 데이터셋 분류주요 개념은 비선형성(Non-linearity)을 가진 데이터를 비선형 함수를 포함하는 다층 신경망을 이용해 분류하는 것입니다. 단일 퍼센트론은 선형(직선) 경계만 학습할 수 있지만, MLP는 여러 층과 비선형 활성화 함수를 통해 곡선이나 복잡한 모양의 결정 .. 2025. 10. 26. [인공지능] 데이터 준비부터 딥러닝 최적화까지 : 머신 러닝 핵심 개념 흐름 정리 머신러닝과 딥러닝 모델의 성능은 데이터 준비부터 시작하여 알고리즘 선택과 최적화 기법에 이르기까지 일련의 흐름에 따라 결정됩니다. 이번 포스팅에서는 데이터 처리부터 복잡한 딥러닝 학습 매커니즘까지, 핵심 개념들의 연관성과 흐름을 명확하게 정리하려고 합니다. 모델 학습을 위한 데이터 준비 과정모델이 정확하게 학습하고 일반화 능력을 갖추기 위해서는 데이터를 깨끗하고 풍부하게 그리고 공정하게 나누는 과정이 필수적입니다. 데이터 전처리 (Data Preporcessing)모델이 데이터를 효율적으로 학습할 수 있도록 원본 데이터를 정제하고 변환하는 과정입니다.목적 : 데이터 품질 개선, 스케일 통일, 결측치 및 잡음 처리주요 기법 : 스케일링(Scaling)을 통해 데이터 범위를 맞추거나, 인코딩(Encodin.. 2025. 10. 24. [카카오테크 부트 캠프] 회고록 5주차 1. 연휴 후 복귀와 루틴 재정비4주차 수업 직후 추석 연휴를 보내느라 회고록 작성을 건너뛰었습니다. 긴 연휴의 여파로 인해 일상적인 학습 루틴에 복귀하는 데 다소 어려움을 겪었고, 이로 인해 이번 주간 학습 만족도가 높지 않았습니다. 다행히 다음 주부터는 대면 수업이 시작되는 만큼, 새로운 환경에서 흐트러졌던 집중력을 다시 다잡을 수 있을 것으로 기대합니다.2. 본격적인 머신러닝 기초 학습이번 5주차의 핵심 내용은 머신러닝 기초였습니다. PyTorch 활용법부터 시작하여 데이터 분할, 데이터 증강(Augmentation), 그리고 K-NN, SVM 등 학부 과정에서 개념만 접했던 내용들을 깊이 있게 다루었습니다. 드디어 이론을 넘어 실질적인 AI 기술을 학습하고 있다는 실감이 들면서, '진짜 인공지능 .. 2025. 10. 19. [데이터 시각화] HOG란 무엇인가? 객체 검출의 고전적인 역작, HOG 완전 분석 컴퓨터 비전 분야의 딥러닝 시대가 도래하기 전, Histogram of Oriented Gradients(HOG, 기울기 방향 히스토그램)는 객체 검출(Object Detection) 영역에서 가장 강력하고 혁신적인 특징 서술자(Feature Descriptor) 중 하나였습니다. 특히 사람 검출(Pedestrian Detection) 분야에 혁명을 가져왔던 HOG 원리와 작동 방식을 자세히 알아봅시다. HOG 기반 : 이미지 기울기 벡터(Gradient Vector)HOG가 작동하는 원리는 매우 직관적입니다. 객체의 모양(Shape)은 주로 윤곽선(Edge)에 의해 결정되며, 윤곽선은 픽셀 밝기가 급격하게 변하는 곳에서 발생합니다. 이미지 픽셀 위치 $f(x,y)$에 따른 밝기 값으로 이루어진 함수로 .. 2025. 10. 7. [NVIDIA] CUDA : NVIDIA GPU 병렬 컴퓨팅 플랫폼 개요CUDA(Compute Unified Device Architecture)는 NVIDIA가 개발한 GPU 병렬 컴퓨팅 플랫폼이자 프로그래밍 모델입니다. 원래 GPU는 그래픽 처리를 위해 만들어졌지만, CUDA를 통해 과학 계산, 머신러닝, 빅데이터 등 일반적인 범용 연산에도 GPU의 병렬 처리 성능을 활용할 수 있게 되었습니다.주제 개념CUDA : Compute Unified Device Architecture의 약자Compute : 연산Unified : 통합된Device Architecture : 장치 구조즉, 연산을 위해 통합된 장치 구조라는 의미로, CPU와 GPU가 협력해 작업을 수행할 수 있는 통합 환경을 뜻합니다.IT 에서 쓰이는 개념IT 분야에서는 CUDA가 단순히 그래픽 처리를 넘어서.. 2025. 10. 1. 이전 1 다음 728x90 반응형
