Stories About AI and Data Technology
머신러닝 분야에서 ‘손실 함수’는 모델의 성능을 평가하고 개선하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 이 글에서는 손실 함수의 개념부터 실제 적용 사례까지 상세히 알아보겠습니다. 손실 함수의 정의와 중요성 손실 함수란 무엇인가? 손실 함수(Loss Function)는 머신러닝 모델이 예측한 값과 실제 값 사이의 차이를 수치화하는 함수입니다. 이 함수는 모델의 예측이 얼마나 정확한지, 또는 얼마나 부정확한지를 측정합니다. 손실 함수의 값이
인공지능(AI)과 딥러닝 기술이 급속도로 발전하면서, 이들의 핵심 구성요소인 ‘딥러닝 뉴런’에 대한 이해가 점점 더 중요해지고 있습니다. 이 글에서는 딥러닝 뉴런의 개념부터 작동 원리, 그리고 실제 응용까지 상세히 알아보겠습니다. AI의 근간을 이루는 딥러닝 뉴런의 세계로 여러분을 초대합니다. 딥러닝 뉴런: AI의 기본 구성 블록 딥러닝 뉴런은 인공신경망의 기본 단위로, 생물학적 뉴런에서 영감을 받아 설계되었습니다. 하지만 실제 뇌의
인공지능 기술이 급속도로 발전하면서 다층 신경망 구조에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이 구조는 현대 딥러닝의 근간을 이루는 핵심 기술로, 복잡한 패턴을 인식하고 학습하는 데 탁월한 성능을 보입니다. 이번 글에서는 다층 신경망 구조의 기본 개념부터 실제 응용 사례까지 깊이 있게 살펴보겠습니다. 다층 신경망의 기본 개념과 작동 원리 다층 신경망은 인간의 뇌 구조를 모방한 인공 신경망의 한
인공신경망(Artificial Neural Network)은 현대 인공지능 기술의 핵심으로, 우리의 일상과 산업 전반에 혁명적인 변화를 가져오고 있습니다. 이 글에서는 인공신경망의 기본 개념부터 최신 응용 사례까지 깊이 있게 살펴보겠습니다. 인공신경망의 기본 구조와 작동 원리 인공신경망은 인간 뇌의 신경 구조에서 영감을 받아 설계된 컴퓨팅 시스템입니다. 이 시스템은 수많은 인공 뉴런(노드)들이 서로 연결된 네트워크로 구성됩니다. 각 뉴런은 입력을 받아 처리하고,
법정 드라마를 보면 늘 카리스마 넘치는 판사가 등장합니다. 하지만 머지않아 우리는 전혀 다른 모습의 판사를 만나게 될지도 모릅니다. 바로 ‘AI 판사’입니다. 인공지능 기술의 발전으로 법정에도 변화의 바람이 불고 있습니다. 오늘은 AI 판사가 어떻게 우리의 사법 시스템을 바꿀 수 있을지 자세히 알아보겠습니다. AI 판사의 등장 배경과 필요성 우리나라뿐만 아니라 전 세계적으로 법원 시스템은 여러 가지 문제에
디지털 시대가 도래하면서 우리 주변의 모든 것이 빠르게 변화하고 있습니다. 그중에서도 OCR 기술은 텍스트 인식 분야에 혁명을 일으키고 있죠. OCR이란 무엇이며, 어떻게 우리 삶을 변화시키고 있을까요? 이 글에서는 OCR 기술의 모든 것을 상세히 살펴보겠습니다. OCR의 정의와 작동 원리 OCR(Optical Character Recognition)은 광학 문자 인식 기술을 의미합니다. 이 기술은 이미지나 스캔된 문서에서 텍스트를 추출하여 디지털 형식으로
인공지능 기술이 급속도로 발전하면서 ‘딥러닝’이라는 용어를 자주 듣게 됩니다. 하지만 정확히 딥러닝이 무엇이고, 왜 이토록 중요한 기술로 주목받고 있는지 궁금하신 분들이 많을 것입니다. 이 글에서는 딥러닝의 개념부터 응용 분야, 그리고 미래 전망까지 자세히 알아보겠습니다. 딥러닝의 정의와 기본 개념 딥러닝은 인공지능의 한 분야로, 인간의 뇌 구조를 모방한 인공신경망을 이용해 데이터로부터 패턴을 학습하고 의사결정을 내리는 기술입니다. 기존의
회귀분석의 정의와 기본 개념 회귀분석은 통계학과 데이터 과학에서 가장 중요하고 널리 사용되는 분석 기법 중 하나입니다. 이 강력한 도구의 핵심은 변수들 간의 관계를 파악하고 예측하는 데 있습니다. 회귀분석의 뜻을 간단히 정의하자면, 독립변수와 종속변수 사이의 관계를 수학적 모델로 설명하는 통계적 방법입니다. 회귀분석에서 ‘회귀’라는 용어는 19세기 영국의 과학자 프랜시스 골턴이 처음 사용했습니다. 그는 부모와 자식의 키를 비교하는
비전공자 개발자의 현주소: 기회와 도전 IT 업계의 급속한 성장과 함께 ‘비전공자 개발자’라는 키워드가 주목받고 있습니다. 과거에는 컴퓨터공학과 출신만이 개발자의 길을 걸을 수 있다고 여겨졌지만, 현재는 다양한 배경을 가진 사람들이 개발 분야에 도전하고 있습니다. 이는 IT 기술의 보편화와 온라인 교육 플랫폼의 발달 덕분입니다. 비전공자 개발자들은 새로운 시각과 다양한 경험을 바탕으로 IT 업계에 신선한 바람을 불어넣고 있습니다.
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