728x90 반응형 LLM3 [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] 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. [데이터 분석] Python 데이터 분석의 핵심: Pandas 완벽 가이드 개요Pandas는 파이썬(Python) 기반의 데이터 조작 및 분석을 위한 강력한 라이브러리입니다. 데이터 과학과 머신러닝 분야에서 정형 데이터를 다루는 데 있어 거의 필수적인 도구로 꼽힙니다. 마치 스프레드시트 프로그램 처럼 데이터를 행과 열로 구조화하여 효율적으로 처리하고 분석할 수 있게 돕습니다. 주제 개념 및 용어 정리용어단어 뜻IT에서 쓰이는 용어 개념PandasPanel + Data(다차원 정형 데이터를 나타내는 경제학 용어) + S (복수형)의 합성어에서 유래구조화된 데이터의 조작과 분석을 위한 데이터 프레임 및 시리즈 객체를 제공하는 파이썬 라이브러리데이터를 구조화하여 효과적으로 처리하고 분석할 수 있도록 사용됨DataFrameData(데이터) + Frame(틀,구조)Pandas의 핵심 자.. 2025. 9. 30. 이전 1 다음 728x90 반응형
