# 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...

# 풀링 ## 개요 **풀링**(Pooling)은 **합성곱 신경망**(CNN, Convolutional Neural Network)에서 핵심적인 역할을 하는 연산 기법으로, 주로 **공간적 계층 구조**를 형성하고 **특징 추출**을 돕는다. 이 기법은 입력 데이터(예: 이미지)의 공간적 차원(높이, 너비)을 축소하여 계산 효율성을 높이면서도 중요한 정...

# ResNet ## 개요 ResNet(Residual Network)는 2015년 Kaiming He 등이 발표한 딥러닝 아키텍처로, 깊은 신경망에서 발생하는 **Vanishing Gradient 문제**를 해결하기 위해 **잔차 학습(residual learning)** 프레임워크를 제안한 모델입니다. 이 모델은 ImageNet 대회(ILSVRC 20...

# 드롭아웃 ## 개요 드롭아웃(Dropout)은 신경망 학습 과정에서 과적합(Overfitting)을 방지하기 위해 제안된 정규화(Regularization) 기법이다. 이 방법은 2012년 Hinton과 동료들이 발표한 논문에서 처음 소개되었으며, 신경망의 일부 뉴런을 무작위로 제거하면서 학습을 진행하는 방식으로 네트워크의 일반화 성능을 향상시킨다. ...

# 셀프-어텐션 ## 개요 셀프-어텐션(Self-Attention)은 인공지능 분야에서 시퀀스 데이터의 상호작용을 모델링하는 데 사용되는 핵심적인 기술입니다. 특히 **트랜스포머(Transformer)** 아키텍처의 핵심 구성 요소로, 자연어 처리(NLP) 및 컴퓨터 비전(CV) 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌었습니다. 이 메커니즘은 입력 시퀀스 내 모든...

```markdown # 비볼록 최적화 ## 개요 비볼록 최적화(Non-convex Optimization)는 데이터과학과 기계학습에서 핵심적인 역할을 하는 수학적 최적화 문제입니다. 볼록 최적화 문제와 달리, 비볼록 문제는 여러 국소 최소값(Local Minima)과 안장점(Saddle Point)을 가질 수 있어 해법 도출이 복잡합니다. 특히 딥러닝,...

# L2 정규화 ## 개요 L2 정규화(Ridge Regularization)는 머신러닝 모델의 **과적합**(Overfitting)을 방지하기 위해 사용되는 기법입니다. 이는 손실 함수(Loss Function)에 **가중치의 제곱합**을 패널티 항으로 추가하여 모델 복잡도를 제어하는 방식으로 작동합니다. 특히 데이터가 적거나 특성(Feature) 수가...

# 학습 데이터 ## 개요 **학습 데이터**(Training Data)는 머신러닝 모델을 훈련시키기 위해 사용되는 데이터셋입니다. 이 데이터는 모델이 특정 작업(예: 이미지 분류, 자연어 이해, 예측 등)을 수행하도록 학습하는 데 핵심적인 역할을 하며, 입력 데이터와 해당하는 정답(라벨)의 쌍으로 구성되는 경우가 많습니다. 학습 데이터의 품질과 다양성은...

```markdown # GAN (Generative Adversarial Network) ## 개요 GAN(Generative Adversarial Network)은 2014년 Ian Goodfellow 등에 의해 제안된 딥러닝 모델로, 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)의 경쟁적 학습을 통해 데이터를 생성합니다. 주로 이미지...

# 완전 연결 층 ## 개요 완전 연결 층(Fully Connected Layer)은 인공지능(AI) 분야에서 신경망(Neural Network)의 핵심 구성 요소 중 하나로, 입력 데이터와 출력 데이터 간의 복잡한 관계를 모델링하는 데 사용됩니다. 이 층은 전층 연결 구조를 가지며, 모든 노드가 이전 계층의 모든 노드와 연결되어 있습니다. 일반적으로 신...

# 평균 풀링 (Average Pooling) ## 개요/소개 평균 풀링(Average Pooling)은 딥러닝에서 네트워크의 공간적 차원을 축소하고, 계산 복잡도를 줄이기 위해 사용되는 기법이다. 특히 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)에서 입력 데이터(예: 이미지)의 특징을 추출한 후, 지역적인 정보를 평균화...

# 맥스 풀링 (Max Pooling) ## 개요/소개 맥스 풀링(Max Pooling)은 딥러닝에서 널리 사용되는 **공간적 차원 축소 기법**으로, 특히 **컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)**에서 중요한 역할을 합니다. 이 기법은 입력 데이터의 공간 크기를 줄이면서 주요 특징(예: 엣지, 패턴)을 유지하는...

# 풀링 층 (Pooling Layer) ## 개요/소개 풀링 층(Pooling Layer)은 딥러닝에서 특히 **컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)**에 사용되는 핵심 구성 요소로, 입력 데이터의 공간적 차원을 축소하여 계산 효율성을 높이고 모델의 일반화 능력을 향상시키는 역할을 합니다. 이 층은 특성 맵(Fe...

# 스트라이드 (Stride) ## 개요 스트라이드는 데이터 과학 및 분석 분야에서 다양한 의미로 사용되는 기술적 개념입니다. 주로 배열 또는 시계열 데이터 처리에서 단계별 이동량을 나타내며, 알고리즘 효율성 향상이나 데이터 특징 추출에 활용됩니다. 본 문서에서는 스트라이드의 정의, 응용 분야, 기술적 구현 방식 등을 체계적으로 설명합니다. --- #...

# 백프로파게이션 (Backpropagation) ## 개요 백프로파게이션(Backpropagation)은 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 학습시키는 데 사용되는 주요 알고리즘 중 하나입니다. 이 기법은 **오차 역전파**라고도 불리며, 네트워크의 출력과 실제 타겟 값 사이의 오차를 최소화하기 위해 가중치와 편향을 ...

# 컨볼루셔널 네트워크 ## 개요 컨볼루셔널 네트워크(Convolutional Neural Network, CNN)는 딥러닝의 주요 기술 중 하나로, 이미지 처리, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 이 네트워크는 **畳み込み(Convolutions)** 연산을 통해 입력 데이터의 특징을 자동으로 추출하고, **풀링(Pooli...

# 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 ...

# LSTM ## 개요 LSTM(Long Short-Term Memory)는 시계열 데이터 처리에 특화된 인공지능 기술로, **기존 순환 신경망(RNN)**의 한계를 극복하기 위해 1997년 Hochreiter & Schmidhuber에 의해 제안되었습니다. RNN은 단기 기억을 유지하지만 장기 의존성을 처리하는 데 어려움이 있었고, 이로 인해 **기울기...

# 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...

# 드롭아웃 (Dropout) ## 개요 드롭아웃(Dropout)은 인공지능(AI) 분야에서 네트워크 과적합(overfitting)을 방지하기 위한 **정규화 기법**으로, 신경망의 훈련 중 일부 뉴런을 무작위로 비활성화하는 방법이다. 이 기법은 2014년 제프리 힌턴(Jeffrey Hinton) 등이 발표한 논문에서 처음 소개되었으며, 현재 딥러닝 모델...