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최종 피드 수집: 2026-10-10 05:17

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Artificial Intelligence Theory : 최적화 알고리즘(Optimizer)

최적화(Optimization) 순전파(Forward Propagation) & 역전파(Back Propagation)에서 역전파는 손실 함수를 각 가중치로 미분한 기울기(Gradient)를 구하는 과정이라고 설명했습니다. 그러나

AI

Theory

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Computer Vision Theory : 이미지 분할

이미지 분할(Image Segmentation) 이미지 인식에서 다룬 객체 검출은 대상을 사각형 상자로 감쌉니다. 그러나 상자 안에는 대상이 아닌 배경도 함께 들어가며, 사람의 팔이나 도로의 경계처럼 형태가 복잡한 대상은 상자만으

ComputerVision

Theory

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Natural Language Processing Theory : 자연어 처리란?

자연어 처리(Natural Language Processing) 자연어(Natural Language)는 한국어나 영어처럼 사람들이 일상에서 의사소통을 위해 자연스럽게 발생하고 진화해 온 언어를 뜻합니다. 반대로 Python이나

NLP

Theory

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Natural Language Processing Theory : 텍스트 전처리와 토큰화(Text Preprocessing & Tokenization)

텍스트 전처리(Text Preprocessing) 자연어 처리란?에서 자연어 처리는 텍스트를 토큰의 나열로 받아 처리한다고 설명했습니다. 그러나 수집한 텍스트는 그대로 쓸 수 없습니다. HTML 태그가 섞여 있고, 같은 단어가 대

NLP

Theory

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Computer Vision Theory : 3차원 비전

3차원 비전(3D Vision) 지금까지 다룬 알고리즘은 모두 2차원 평면 위의 픽셀을 대상으로 합니다. 그러나 카메라가 촬영하는 실제 대상은 3차원 공간에 놓여 있으며, 이미지는 그 공간을 평면에 눌러 담은 결과입니다. 이 과정

ComputerVision

Theory

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Artificial Intelligence Theory : 과대적합과 정칙화(Overfitting & Regularization)

일반화(Generalization) 모델을 학습시키는 목적은 훈련 데이터의 정답을 맞히는 데 있지 않고, 한 번도 보지 못한 새로운 데이터에 대해 올바른 예측을 내놓는 데 있습니다. 이처럼 학습에 사용하지 않은 데이터까지 잘 처리

AI

Theory

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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

AI

Theory

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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

AI

Theory

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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

AI

Theory

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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

AI

Theory

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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

Python

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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,

PyTorch

Python

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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

PyTorch

Python

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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

PyTorch

Python

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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

PyTorch

Python

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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

PyTorch

Python

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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

PyTorch

Python

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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

PyTorch

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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

PyTorch

Python

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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

PyTorch

Python

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