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최종 피드 수집: 2025-06-07 01:16

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Artificial Intelligence Theory : 가중치 초기화(Weight Initialization)

가중치 초기화(Weight Initialization) 가중치 초기화(Weight Initialization)란 가중치의 초깃값을 설정하는 방법을 의미합니다. 초기 가중치(Initial Weight)에 따라 기울기 소실(Vanis

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Artificial Intelligence Theory : 배치 정규화(Batch Normalization)

배치 정규화(Batch Normalization) 배치 정규화(Batch Normalization)란 배치(Batch) 단위의 입력값을 정규화(Normalization)해 학습시 발생하는 기울기 폭주(Exploding Gradie

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Artificial Intelligence Theory : 활성화 함수(Activation Function)

활성화 함수(Activation Function) 활성화 함수(Activation Function)란 인공 신경망(Neural Network)에서 사용되는 은닉층(Hidden Layer)을 활성화하기 위한 함수입니다. 순전파(Fo

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Artificial Intelligence Theory : 순전파(Forward Propagation) & 역전파(Back Propagation)

순전파(Forward Propagation) 순전파(Forward Propagation)란 입력 데이터를 기반으로 신경망을 따라 입력층(Input Layer)부터 출력층(Output Layer)까지 차례대로 변수들을 계산하고 추론

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Python Pytorch 강좌 : 제 14강 - 퍼셉트론(Perceptron)

퍼셉트론(Perceptron) 퍼셉트론(Perceptron)이란 인공 신경망의 한 종류로서, 코넬 항공 연구소(Cornell Aeronautical Lab)의 프랑크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)에 의해 고안된 알고리

PyTorch

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Python Pytorch 강좌 : 제 13강 - 다중 분류(Multiclass Classification)

다중 분류(Multiclass Classification) 다중 분류(Multiclass Classification)란 규칙에 따라 입력된 값을 세 그룹 이상으로 분류하는 작업을 의미합니다. 구분하려는 결과가 A 그룹, B 그룹,

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Python Pytorch 강좌 : 제 12강 - 이진 분류(Binary Classification)

이진 분류(Binary Classification) 이진 분류(Binary Classification)란 규칙에 따라 입력된 값을 두 그룹으로 분류하는 작업을 의미합니다. 구분하려는 결과가 참(True) 또는 거짓(False)의

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Python Pytorch 강좌 : 제 11강 - 데이터 세트 분리(Data Set Split)

데이터 세트 분리(Data Set Split) 인공 신경망(Neural Network)에 사용되는 데이터 세트는 크게 세 가지가 사용됩니다. 전체 데이터 세트(Original Data Set)을 세 가지 목적으로 분류하여 사용됩니

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Python Pytorch 강좌 : 제 10강 - 모델 저장/불러오기(Model Save/Load)

모델 저장/불러오기(Model Save/Load) PyTorch의 모델(Model)은 직렬화(Serialize)와 역직렬화(Deserialize)를 통해 객체를 저장하고 불러올 수 있습니다. 모델(Model)을 저장하는 방법은 P

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Python Pytorch 강좌 : 제 9강 - 모델(Model)

모델(Model) PyTorch에서 사용되는 모델(Model)은 모든 인공 신경망(Neural Network) 모듈의 기본 클래스입니다. 모델(Model)은 데이터에 대한 연산을 수행하는 계층(Layer)을 정의하고, 순방향(Fo

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Python Pytorch 강좌 : 제 8강 - 데이터 세트(Data Set)

데이터 세트(Data Set) 데이터 세트(Data Set)는 데이터의 집합을 의미하며, 입력값(X)과 결괏값(Y)에 대한 정보를 제공하거나 일련의 데이터 묶음을 제공합니다. 데이터 세트의 구조는 데이터베이스(Database)의

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Python Pytorch 강좌 : 제 7강 - 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression)

다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression) 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression)는 두 개 이상의 독립 변수(Independent Variable)와 하나 이상의 종속 변수(Dep

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Python Pytorch 강좌 : 제 6강 - 단순 선형 회귀(Simple Linear Regression)

단순 선형 회귀(Simple Linear Regression) 단순 선형 회귀(Simple Linear Regression)는 하나의 독립 변수(Independent Variable)와 하나 이상의 종속 변수(Dependent V

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Python Pytorch 강좌 : 제 5강 - 최적화(Optimization)

최적화(Optimization) 최적화(Optimization)란 목적 함수(Objective Function)의 결괏값을 최적화 시키는 변수를 찾는 알고리즘을 의미합니다. 앞선 제 4강 - 손실 함수(Loss Function)에

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Python Pytorch 강좌 : 제 4강 - 손실 함수(Loss Function)

손실 함수(Loss Function) 손실 함수(Loss Function)는 비용 함수(Cost Function)라고도 하며, 실젯값과 예측값이 차이가 발생했을 때 그 오차가 얼마인지 계산하는 함수입니다. 인공 신경망(Neural

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Python Pytorch 강좌 : 제 3강 - 가설(Hypothesis)

가설(Hypothesis) 가설(Hypothesis)이란 어떤 사실을 설명하거나 증명하기 위한 가정으로 두 개 이상의 변수의 관계를 검증 가능한 형태로 기술하여 변수 간의 관계를 예측하는 것을 의미합니다. 가설에는 크게 연구 가설

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Python Pytorch 강좌 : 제 2강 - 텐서(Tensor)

텐서(Tensor) 텐서(Tensor)란 NumPy의 ndarray 클래스와 유사한 구조로 배열(Array)이나 행렬(Matrix)과 유사한 자료구조(자료형)입니다. PyTorch에서는 텐서를 사용하여 모델의 입/출력뿐만 아니라

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Python Pytorch 강좌 : 제 1강 - PyTorch 소개 및 설치

PyTorch PyTorch는 오픈소스 머신 러닝 라이브러리입니다. Torch를 기반으로 하여 Facebook의 인공지능 연구팀이 개발했습니다. 자연어 처리를 비롯해 이미지 프로세싱과 같은 애플리케이션을 위해 사용됩니다. Pyth

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Python OpenCV 강좌 : 제 43강 - K-최근접 이웃 알고리즘

K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbor Algorithm) K-최근접 이웃 알고리즘(K-Nearest Neighbor Algorithm, KNN)은 지도 학습에 사용할 수 있는 가장 간단한 분류 알고리즘 중 하나로, 회

OpenCV

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C# GMap.NET 강좌 : 제 9강 - GeoJSON

GeoJSON GeoJSON은 위치 정보를 갖는 점을 기반으로 체계적으로 지형을 표현하기 위해 설계된 개방형 공개 표준 형식입니다. 지도에 특정 구역 별로 나누어 표시하거나, 기하학적 도형을 포함하고자 할때 사용합니다. GeoJS

GMap.NET

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