076923 : Main - mysetting

12:23 5/31

076923.github.io

mobile screenshot relative

12:23

076923.github.io

mobile screenshot

076923 : Main
https://076923.github.io/

RSS Feed for 076923 : Main (Generated by Feedity)

저작도구: Feedity/3.4.2 (+https://feedity.com)

최종 피드 수집: 2025-05-15 03:16

전체 (44)

2y

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

AI

Theory

000

2y

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

AI

Theory

000

2y

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

AI

Theory

000

3y

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

AI

Theory

000

3y

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

Python

000

3y

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,

PyTorch

Python

000

3y

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

PyTorch

Python

000

3y

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

PyTorch

Python

000

3y

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

PyTorch

Python

000

3y

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

PyTorch

Python

000

3y

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

PyTorch

Python

000

3y

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

PyTorch

Python

000

3y

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

PyTorch

Python

000

3y

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

PyTorch

Python

000

3y

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

PyTorch

Python

000

3y

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

PyTorch

Python

000

3y

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

PyTorch

Python

000

3y

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

PyTorch

Python

000

3y

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

Python

000

3y

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

C#

000