728x90 반응형 DeepLearning2 [카카오테크 부트 캠프] 회고록 6주차 대면 강의드디어 대면 강의 시작을 했다. 확실히 집에서 혼자서 할 때보다 훨씬 집중도 잘 되니 순수 공부 시간이 증가하면서 체감이 될 정도로 공부 퀄리티가 좋아졌다. 주 100시간을 목표로 수업 종료 후 조금 더 하고 가고 있는데 다음주는 이번주보다 조금 더 공부할 수 있도록 해야겠다. 매일 어제보다 나은 내가 되어야되기 때문에 열심히 해야겠다. 다들 회고록에 배운 점들을 적길래 나도 적어보려고 한다. 평소 블로그에 따로 포스팅을 해서 회고록에도 굳이 써야하나 싶긴하지만 그래도 조금은 써볼까 한다. 이번 주 내용이번주는 딥러닝 기초부터 CNN까지 Perceptron, 비선형 활성화 함수, ANN, 손실 함수, 역전파, 옵티마이저 등 다양한 딥러닝 기초를 배웠다. 블로그들을 정리하며 생각보단 할만하네라고 .. 2025. 10. 24. [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. 이전 1 다음 728x90 반응형
