# LeNet ## 개요/소개 LeNet은 인공지능 분야에서 가장 초기의 **컨볼루셔널 네트워크(Convolutional Neural Network, CNN)** 중 하나로, 1990년대에 Yann LeCun과 그의 연구팀이 개발한 모델이다. 주로 **손으로 쓴 숫자 인식(OCR)**을 위한 목적으로 설계되었으며, 이는 머신러닝 기술의 발전에 중요한 ...
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# 컨볼루셔널 네트워크 (CNN) ## 개요 컨볼루셔널 네트워크(Convoluted Neural Network, CNN)는 인공지능(AI) 분야에서 이미지 처리 및 시각적 데이터 분석에 특화된 딥러닝 기법입니다. 1980년대 후반부터 발전해온 이 기술은 컴퓨터 비전의 혁신을 주도하며, 객체 탐지, 이미지 분류, 패턴 인식 등 다양한 응용 분야에서 핵심 역...
# 과적합 (Overfitting) ## 개요/소개 과적합(overfitting)은 머신러닝 모델이 훈련 데이터에 지나치게 적응하여, 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어지는 현상을 의미합니다. 이는 모델이 학습 데이터의 **노이즈**와 **특수한 패턴**을 포함해 학습하게 되면서 발생하며, 훈련 성능은 우수하지만 테스트 성능은 저하되는 문제가 있습니...
# 정규화 (Regularization) ## 개요 정규화는 머신러닝 모델이 훈련 데이터에 과적합(overfitting)되는 것을 방지하기 위해 사용하는 기법입니다. 과적합은 모델이 학습 데이터의 노이즈나 특수한 패턴을 너무 잘 기억해, 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어지는 현상을 의미합니다. 정규화는 모델의 복잡도를 제어하여 이 문제를 해결하고,...
# 컨볼루션 신경망 ## 개요 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 인공신경망의 한 종류입니다. 주로 2차원 또는 3차원 데이터(예: 이미지, 영상)를 자동으로 특징을 추출하고 분류하는 데 효과적입니다. CNN은 계층 구조를 통해 입력 데이터에서 계층적인...
# 레이블 ## 개요 레이블(Label)은 데이터 분석 및 기계 학습에서 중요한 개념으로, 데이터 포인트에 대한 정보를 구조화하여 분석의 기반이 되는 식별자 또는 범주입니다. 주로 **데이터의 특성**이나 **결과 값**을 나타내며, 이는 모델 훈련, 통계적 분석, 의사결정 지원 등 다양한 응용에서 필수적인 요소입니다. 본 문서에서는 레이블의 정의, 유형...