Stories About AI and Data Technology
ReLU 활성화 함수란 무엇인가? 딥러닝 모델을 구축할 때 가장 중요한 요소 중 하나는 활성화 함수입니다. 그 중에서도 ReLU(Rectified Linear Unit) 활성화 함수는 현대 신경망에서 가장 널리 사용되는 함수 중 하나입니다. ReLU는 간단하면서도 효과적인 특성으로 인해 많은 개발자와 연구자들의 사랑을 받고 있습니다. ReLU 함수는 입력값이 0보다 작으면 0을 출력하고, 0보다 크거나 같으면 입력값을 그대로 출력합니다. 수학적으로
인공지능과 머신러닝 분야에서 핵심적인 역할을 하는 역전파 알고리즘을 파이썬으로 구현하는 방법을 상세히 알아보겠습니다. 이 글을 통해 역전파의 개념부터 실제 구현까지 단계별로 살펴볼 것입니다. 역전파 알고리즘의 기초 이해하기 역전파 알고리즘은 신경망 학습의 핵심입니다. 이 알고리즘은 네트워크의 출력과 목표 값 사이의 오차를 최소화하기 위해 가중치를 조정하는 과정을 자동화합니다. 신경망과 역전파의 관계를 이해하는 것이 중요합니다. 신경망은 입력층, 은닉층,
RAG(Retrieval-Augmented Generation) 소개 RAG, 즉 Retrieval-Augmented Generation은 최근 자연어 처리 분야에서 주목받고 있는 혁신적인 기술입니다. 이 기술은 기존의 생성 모델에 정보 검색 능력을 결합하여, 더욱 정확하고 맥락에 맞는 응답을 생성할 수 있게 해줍니다. RAG의 핵심은 대규모 언어 모델의 생성 능력과 외부 지식 베이스의 정확성을 동시에 활용한다는 점입니다. RAG의 작동 원리는 간단합니다. 사용자의 질문이나 프롬프트가 입력되면,
1. 선형회귀 모델의 중요성 선형회귀는 데이터 과학과 머신러닝 분야의 기초가 되는 아주 중요한 역할을 하고있습니다. 딥러닝과 같은 복잡한 알고리즘과 기술이 빠르게 발전하고 주목을 받는 현대에서도, 선형 회귀는 간결함과 동시에 강력함으로 여전히 많은 전문가들이 꼭 다룰 줄 알아야하는 개념으로 자리잡고 있습니다. 현재 우리의 일상은 데이터로 가득 차 있으며, 이 데이터 속에서 끊임없이 유의미한 인사이트를 찾아 내는
1. 유사도 측정 데이터 과학과 머신러닝 분야에서 데이터 간의 유사도를 계산하는 과정은 필수적입니다. 이는 추천 시스템, 텍스트 분석, 고객 세분화 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 합니다. 이 글에서는 파이썬을 이용하여 코사인 유사도, 피어슨 유사도, 그리고 자카드 유사도를 계산하는 방법과 각각의 차이점을 비교해보고자 합니다. 유사도 측정 방법은 데이터 집합 간의 관계를 이해하고, 이를 바탕으로 예측 모델을
1. GAN 알고리즘의 기본 원리 인공지능 분야에서 생성형 적대적 네트워크(GAN)는 현재 가장 뜨거운 관심을 받고 있는 AI 모델입니다. GAN 알고리즘에는 두 가지 주요 구성 요소가 있습니다: 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator). 이 두 네트워크는 서로 상반된 목표를 가지고 경쟁하며, 이 과정에서 서로를 개선하고 발전시킵니다. 이 두 네트워크는 ‘적대적’ 학습 과정을 통해 서로를 도전하고 개선합니다. 생성자는 점점 더 진짜