아무것도 모르는 공대생의 지식 탐험기

퍼셉트론과 인공지능의 시작퍼셉트론과 XOR 문제: 인공지능의 시작과 한계오늘날 인공지능(AI)은 다양한 문제를 해결하며, 특히 신경망을 기반으로 한 딥러닝이 큰 주목을 받고 있다. 그 출발점에는 퍼셉트론(Perceptron)이 있다. 퍼셉트론은 가장 기초적인 인공 신경망 모델로, 데이터를 기반으로 참(True)과 거짓(False)을 분류하는 역할을 한다. 하지만, XOR 문제와 같은 특정한 한계가 존재했으며, 이를 극복하기 위한 연구가 딥러닝 발전의 시발점이 되었다. 1. 퍼셉트론이란?퍼셉트론은 프랭크 로젠블랫(Frank Rosenblatt)이 1958년에 개발한 기계 학습 모델로, 신경망의 기본 단위이다. 퍼셉트론은 이진 분류(Binary Classification) 문제를 해결하는 데 사용되며, 여러..

로지스틱 회귀 모델 : 참 거짓 판단하기로지스틱 회귀(Logistic Regression) 이해하기머신러닝에서 데이터가 특정 범주에 속하는지를 예측하는 분류(Classification) 문제를 해결하기 위해 로지스틱 회귀(Logistic Regression)가 사용된다. 로지스틱 회귀는 선형 회귀와 유사하지만, 결과를 0과 1 사이의 확률 값으로 변환하는 것이 특징이다. ( 직선이 아닌 참(1)과 거짓(0) 사이를 구분하는 S자 형태의 선을 그어 주는 작업이다) 1. 로지스틱 회귀란?로지스틱 회귀는 이진 분류(Binary Classification) 문제를 해결하는 데 사용되는 머신러닝 알고리즘이다. 주어진 입력 데이터를 기반으로 특정 데이터가 어느 그룹(클래스)에 속하는지를 예측하는 역할을 한다.로..

선형 회귀 모델 : 먼저 긋고 수정하기1. 기울기와 오차의 관계회귀 분석에서 직선의 방정식은 다음과 같다. 여기서 a(기울기)와 b(절편)을 찾는 것이 핵심이다. 하지만 어떤 값이 최적의 기울기와 절편인지 어떻게 결정할 수 있을까?기울기와 오차 사이의 관계를 보면 오차는 이차 함수 형태를 띤다. 즉, 기울기가 너무 크거나 너무 작으면 오차가 증가하고, 특정 기울기에서 오차가 최소가 된다.따라서 오차가 가장 작은 최적의 기울기(m)를 찾아야 한다. 이를 위해 경사 하강법을 활용한다. 2. 경사 하강법(Gradient Descent)이란?경사 하강법은 오차를 줄이기 위해 기울기를 조정하는 최적화 알고리즘이다. 이 방법은 오차의 변화를 기반으로 적절한 학습률(learning rate)을 설정하고, 점진적으로 ..

1. 가장 훌륭한 예측선 (ch04)선형회귀란, 독립 변수 x를 사용해 종속 변수 y의 움직임을 예측하고 설명하는 작업을 의미한다. -> 하나의 x값만으로도 y의 값을 설명할 수 있다면 단순 선형 회귀-> x값이 여러 개 필요하다면 다중 선형 회귀-> 데이터에서 변수들 간의 관계를 모델링하여 독립 변수(입력 변수)를 기반으로 종속 변수(출력 변수)를 예측하는 통계적 방법이다.->회귀 분석은 주로 연속적인 값을 예측하는 데 사용된다.->회귀는 머신러닝의 기본적인 지도 학습 기법 중 하나로 널리 활용되고 있다. 회귀의 핵심 목적은 입력 변수와 출력 변수 사이의 수학적 관계를 파악하여, 새로운 데이터가 주어졌을 때 출력값을 정확히 예측하는 것이다. 이는 "특정 입력값이 주어졌을 때 결과값은 어떤 경향성을 보인..

사실, “인공지능”이 대세라고 하고, 파이썬을 조금 아주 조금 접해본 상태였던 저는 인공지능을 공부해보려고 마음을 먹었지만 아주 막막했었습니다 하지만, 혼공머신 책을 알게되고, 혼자 공부해보면서 너무 두려워할 것은 아니구나라는 생각이 들었습니다 지금 생각해보면, 책 자체도 내용도 충실하고, 세세해서 겁 먹었던게 싸악 사라졌던게 저의 인공지능 입문에 가장 큰 도움이 되었던 것 같습니다 그렇다고 책을 완벽히 마스터한 것은 아니였지만, 이번 혼공단을 참여하게 되면서 6주동안 꾸준히 공부할 수 있도록 이끌어주셔서 감사했고, 저도 이번 기회를 발판 삼아 더 큰 미래를 꿈꾸는 사람이 될 수 있었던 것 같습니다 저는 아직은 많이 부족하지만 이번 혼공머신에서 쌓은 지식을 발판으로 지금에 멈추지 않고 노력해서 더 나은 ..

[ 회고 🫶🍀 ]6주차를 달려오면서, 아직 나는 많이 부족한 사람이라는 걸 깨달았습니다 …! 그렇지만 쉽게 포기는 하지 않을 것이라는 생각도 동시에 들었습니다 ! 그리고 이렇게 좋은 활동을 할 수 있게 만들어주신 한빛미디어 분들과 6주차까지 달려올 수 있도록 많은 도움과 관심을 주신 혼공족장님에게도 감사인사를 전합니다 ! 그동안 정말 감사했습니다 🙇‍♀️ 저는 이번 혼공머신에서 쌓은 지식을 발판으로 더 나은 사람이 될 수 있도록 노력하겠습니다 🍀 [ 기본 미션 🍀 ]Ch.07(07-1) 확인 문제 풀고, 풀이 과정 정리하기 1. 어떤 인공 신경망의 입력 특성이 100개 이고 밀집층에 있는 뉴런 개수가 10개일 때 필요한 모델 파라미터의 개수는 몇 개 인가요? 정답 ③ 1,010개-> 100 (입력 특성)..