검색 결과

"모델 설계"에 대한 검색 결과 (총 24개)

활성화 함수

기술 > 인공지능 > 머신러닝 | 익명 | 2025-07-14 | 조회수 47

# 활성화 함수 ## 개요/소개 활성화 함수는 인공신경망(ANN)에서 입력 신호를 처리하여 출력을 생성하는 데 사용되는 핵심 요소입니다. 이 함수는 신경망이 비선형 관계를 학습할 수 있도록 하며, 단순한 선형 모델로는 해결 불가능한 복잡한 문제(예: 이미지 인식, 자연어 처리)를 해결하는 데 기여합니다. 활성화 함수의 선택은 네트워크 성능, 수렴 속도...

#Activation Functions #ReLU #Sigmoid Function #Tanh Function #Non-linear Transformation #Gradient Vanishing #Deep Learning #PyTorch

하이퍼파라메터

과학 > 인공지능 > 머신러닝 | 익명 | 2025-07-11 | 조회수 64

# 하이퍼파라메터 ## 개요/소개 하이퍼파라메터(Hyperparameter)는 머신러닝 모델의 학습 과정에서 **사전에 설정되는 조절 매개변수**로, 모델의 성능과 수렴 속도에 직접적인 영향을 미칩니다. 이는 학습 알고리즘 내부에서 자동으로 계산되지 않으며, 개발자가 직접 정의해야 하는 파라메터입니다. 예를 들어, 신경망의 경우 레이어 수, 노드 수, 활...

#하이퍼파라메터 #머신러닝 #하이퍼파라메터 최적화 #학습률 #배치 크기 #정규화 #베이지안 최적화 #그리드 탐색 #과적합

다중 로지스틱 회귀

기술 > 데이터과학 > 분석 | 익명 | 2025-07-10 | 조회수 59

# 다중 로지스틱 회귀 ## 개요 다중 로지스틱 회귀(Multinomial Logistic Regression)는 **이산형 종속 변수**를 예측하기 위한 통계적 모델로, 이진 로지스틱 회귀(Binary Logistic Regression)의 확장 형태이다. 이 방법은 두 가지 이상의 클래스(범주)를 가진 문제에 적용되며, 각 클래스에 대한 확률을 동시에...

#Multinomial Logistic Regression #Softmax Function #Cross-Entropy Loss #Gradient Descent #Machine Learning #Data Science #Statistical Modeling #Scikit-learn #Intermediate

머신러닝

기술 > 데이터과학 > 분석 | 익명 | 2025-07-10 | 조회수 83

# 머신러닝 ## 개요 머신러닝(Machine Learning)은 인공지능(AI)의 하위 분야로, 데이터를 통해 패턴을 학습하고 예측 또는 의사결정을 수행하는 알고리즘을 설계하는 기술입니다. 전통적인 프로그래밍에서 명확한 규칙을 수동으로 입력하는 방식과 달리, 머신러닝은 대량의 데이터를 통해 자동으로 모델을 생성합니다. 이 기술은 이미지 인식, 자연어 처...

#Machine Learning #Supervised Learning #Unsupervised Learning #Reinforcement Learning #Data Preprocessing #Model Evaluation #Overfitting Prevention #Ethical AI #AutoML