전체 글531 텐서플로우(TensorFlow) 텐서플로우(TensorFlow)텐서플로우(TensorFlow)는 구글(Google)에서 개발한 오픈소스 딥러닝 프레임워크로, 머신러닝과 딥러닝 모델을 쉽게 개발하고 훈련할 수 있는 강력한 도구입니다. 특히 딥러닝에서 자주 사용되는 수학적 연산, 특히 텐서(Tensor) 연산을 효율적으로 처리하는 데 중점을 두고 있습니다.텐서플로우의 주요 특징다양한 플랫폼 지원: 텐서플로우는 CPU, GPU, TPU 등 여러 하드웨어에서 동작하며, 윈도우, 리눅스, macOS와 같은 다양한 운영체제에서 사용할 수 있습니다. 또한 모바일 및 임베디드 시스템에서도 사용할 수 있도록 지원됩니다.자동 미분(Autodiff): 텐서플로우는 역전파 알고리즘(Backpropagation)을 통해 자동으로 기울기를 계산할 수 있습니다... 2024. 10. 21. 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI)의 하위 분야로, 컴퓨터가 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측하거나 결정을 내릴 수 있게 하는 기술입니다. 두 용어는 종종 혼용되지만, 머신러닝과 딥러닝은 서로 다른 접근 방식을 취하고 있습니다.머신러닝 (Machine Learning)머신러닝은 데이터를 분석하여 규칙과 패턴을 학습하는 알고리즘을 의미합니다. 머신러닝은 명시적인 프로그램 없이도 컴퓨터가 데이터를 바탕으로 학습하고, 주어진 입력에 대해 적절한 출력을 예측하는 능력을 키웁니다. 머신러닝은 크게 세 가지로 분류할 수 있습니다:지도학습(Supervised Learning): .. 2024. 10. 20. [인공지능] AGI (Artificial General Intelligence)와 ANI (Artificial Narrow Intelligence) AGI (Artificial General Intelligence)와 ANI (Artificial Narrow Intelligence) AGI(Artificial General Intelligence)는 인간의 지능을 거의 모든 영역에서 모방하고, 심지어 이를 뛰어넘을 수 있는 인공지능을 의미합니다. 현재 우리가 사용하는 대부분의 인공지능 시스템은 특정 문제를 해결하는 데 최적화된 협소한 분야에서만 작동하는 ANI(Artificial Narrow Intelligence)입니다. 예를 들어, 음성 인식 시스템이나 자율 주행 기술은 매우 특정한 작업을 수행하는 ANI의 한 형태입니다. AGI는 이와 달리 인간처럼 여러 가지 과제와 문제를 유연하게 처리할 수 있는 지능을 뜻합니다.AGI의 주요 특징다양한 과제.. 2024. 10. 19. 머신러닝 모델의 일반화 성능 머신러닝 모델의 일반화 성능일반화 성능(Generalization Performance)은 머신러닝 모델이 훈련에 사용되지 않은 새로운 데이터에서 얼마나 잘 작동하는지를 나타내는 개념입니다. 즉, 모델이 학습 데이터에 과적합하지 않고, 새로운 데이터에서도 일관되게 좋은 성능을 발휘하는 능력을 의미합니다. 일반화 성능의 핵심 개념1. 과적합(Overfitting) 과적합은 모델이 훈련 데이터에 너무 맞춰져서, 훈련 데이터의 노이즈나 불필요한 패턴까지 학습하게 되는 상황을 말합니다. 이로 인해 새로운 데이터에 대해선 잘 예측하지 못하는 문제가 발생합니다. 과적합된 모델은 학습 데이터에서는 성능이 좋지만, 테스트 데이터나 새로운 데이터에 대해서는 성능이 떨어집니다. 2. 과소적합(Underfitting) 과소.. 2024. 10. 18. 지도학습과 비지도학습 지도학습과 비지도학습지도학습(Supervised Learning)과 비지도학습(Unsupervised Learning)은 머신러닝에서 데이터를 학습하는 두 가지 주요 방식입니다. 이 두 방식은 학습할 때 사용하는 데이터의 유형과 학습 목적에 따라 구분됩니다. 1. 지도학습 (Supervised Learning) 지도학습은 입력 데이터(input)와 해당 데이터에 대한 정답(레이블, label)이 주어진 상태에서 모델을 학습시키는 방법입니다. 즉, 모델은 이미 정답이 있는 데이터(입출력 쌍)를 바탕으로 학습하고, 주어진 입력에 대해 올바른 출력을 예측하는 방법을 배웁니다. 지도학습의 특징 레이블이 있는 데이터: 학습 데이터에는 각 입력에 대한 정답(출력값)이 포함되어 있습니다. 모델은 이 정답을 학습하면서.. 2024. 10. 17. 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer) 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer)인공신경망(ANN)과 심층신경망(DNN)은 기본적으로 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer)이라는 구조를 갖고 있습니다. 각각의 층이 어떤 역할을 하는지 이해하는 것이 신경망의 작동 방식을 이해하는 데 중요한 요소입니다. 1. 입력층 (Input Layer) 입력층은 신경망이 데이터를 처음 받아들이는 부분입니다. 입력 데이터의 각 특징(feature)이 입력층의 노드(뉴런)로 전달됩니다. 예를 들어, 이미지 데이터를 처리하는 신경망의 경우, 각 픽셀 값이 입력층의 뉴런에 전달되고, 이 값들이 다음 은닉층으로 전달됩니다. 주요 역할 입력 데이터를 신경망.. 2024. 10. 16. 이전 1 2 3 4 ··· 89 다음
