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1. 많은 경우의 수를 생각해봤지만 3개 정도의 히든이 적당한 것 같고 중간 부분의 레이어를 많이 하는 것이 성공할 확률이 높다는 사실을 확인할 수 있었다. 게다가 최대 test 2, training 0까지 가봤지만 학습의 횟수가 증가할수록 test의 실패 확률이 높아지는 것을 보아서 내가 세운 코드로는 3000~4000의 횟수가 적당하다는 판단을 할 수 있었다.

2. 그림에서 줄의 굵기를 조절할 수 있는데 이를 통해서 실제 test 성공 확률을 높힐 수 있었다.

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퍼셉트론 : 퍼셉트론(perceptron)은 인공신경망의 한 종류로서, 1957년에 코넬 항공 연구소(Cornell Aeronautical Lab)의 프랑크 로젠블라트 (Frank Rosenblatt)에 의해 고안되었다.

딥러닝 : 여러 '비선형 변환기법'의 조합을 통해 높은 수준의 추상화(abstractions, 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업)를 시도하는 기계 학습 알고리즘의 집합

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머신러닝(Machine Learning)이란 무엇인가요?

정의와 중요성

머신러닝(Machine Learning)은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고도 데이터로부터 학습하고 예측할 수 있도록 하는 기술입니다. 이는 알고리즘과 통계 모델을 사용하여 컴퓨터가 데이터를 분석하고, 패턴을 인식하며, 이러한 패턴을 기반으로 미래의 데이터를 예측할 수 있게 합니다.

머신러닝이 중요한 이유는 다음과 같습니다:

- 데이터 기반 의사결정: 방대한 양의 데이터를 분석하여 중요한 통찰을 제공하고, 이를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있게 합니다.

- 자동화: 반복적이고 복잡한 작업을 자동화하여 효율성을 높입니다.

- 예측 능력: 미래의 트렌드나 행동을 예측하여 전략적 계획을 세울 수 있습니다.

일상생활에서의 예시

1. 추천 시스템: 넷플릭스나 유튜브 같은 스트리밍 서비스는 사용자의 시청 기록을 분석하여 맞춤형 콘텐츠를 추천합니다.

2. 스팸 필터링: 이메일 서비스는 머신러닝을 사용하여 스팸 메일과 정상 메일을 자동으로 분류합니다.

3. 음성 인식: 애플의 시리(Siri)나 구글 어시스턴트는 음성을 텍스트로 변환하고, 사용자의 요청을 이해하여 적절한 응답을 제공합니다.

4. 의료 진단: 의료 데이터와 이미지를 분석하여 질병을 조기에 진단하고 예측하는 데 사용됩니다.

데이터 전처리(Data Preprocessing)란 무엇인가요?

정의와 중요성

데이터 전처리(Data Preprocessing)는 분석하기 전에 원시 데이터를 정리하고 변환하는 과정을 말합니다. 이는 데이터를 더 정확하고 효율적으로 분석할 수 있도록 준비하는 중요한 단계입니다. 데이터 전처리의 주요 단계는 다음과 같습니다:

1. 데이터 정리: 중복 데이터, 오류, 이상값을 제거하거나 수정합니다.

2. 정규화: 서로 다른 스케일을 가진 데이터를 일정한 범위로 변환하여 비교 가능하게 만듭니다.

3. 결측값 처리: 누락된 데이터를 처리합니다. 이를 위해 결측값을 제거하거나 평균값, 중간값 등으로 대체할 수 있습니다.

4. 데이터 변환: 범주형 데이터를 수치형 데이터로 변환하거나, 로그 변환 등을 통해 데이터를 변환합니다.

데이터 전처리가 중요한 이유

- 모델 성능 향상: 전처리된 데이터는 머신러닝 모델의 학습 효율성과 예측 정확도를 높여줍니다.

- 데이터 품질 보장: 깨끗하고 일관된 데이터는 분석 결과의 신뢰성을 보장합니다.

- 복잡도 감소: 데이터의 차원을 축소하고 불필요한 정보를 제거하여 모델의 복잡도를 낮춥니다.

예시

- 이상값 제거: 신용카드 거래 데이터에서 이상적으로 높은 거래 금액을 제거하여 사기 탐지 모델의 정확성을 높입니다.

- 정규화: 집값 예측 모델에서 방 개수와 면적 데이터를 정규화하여 학습 속도를 향상시킵니다.

- 결측값 대체: 설문조사 데이터에서 누락된 응답을 평균값으로 대체하여 분석의 일관성을 유지합니다.

이처럼 머신러닝과 데이터 전처리는 데이터 분석과 예측 모델링의 핵심 요소로, 현대 사회에서 다양한 응용 분야에 중요한 역할을 하고 있습니다.

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아래 질문목록을 참고해서 팀별로 작성하세요

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아래 질문목록을 참고해서 팀별로 작성하세요

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기초부터 시작하는 AI 모델제작(질문)

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3. 뉴런(Neuron)과 활성화 함수(Activation Function)의 관계는 무엇인가요?

뉴런 : 인공 신경망에서 사용되는 기본적인 구성 요소입니다. 이는 생물학적 뉴런에서 영감을 받은 모델로, 입력 신호를 받아들이고 처리한 후 출력을 생성하는 단일 단위입니다. 인공 뉴런들은 서로 연결되어 신경망을 형성하며, 입력을 받아들여서 출력을 생성하는 과정을 반복함으로써 입력 데이터를 처리하고 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다.

활성화 함수 : 인공 신경망에서 사용되는 함수로, 입력 신호의 가중치 합을 계산한 후 그 결과를 변환하는 역할을 합니다. 이 함수는 주로 비선형이며, 신경망이 비선형 함수를 학습하고 복잡한 관계를 모델링할 수 있도록 도와줍니다.

뉴런과 활성화 함수의 관계 : 뉴런과 활성화 함수 간의 관계는 인공 신경망에서 매우 중요합니다. 뉴런은 신경망의 기본 구성 요소이며, 입력값을 받아들이고 출력값을 생성합니다. 활성화 함수는 이러한 뉴런의 출력을 변환하는 함수로, 뉴런이 얼마나 활성화되는지를 결정합니다. 활성화 함수는 입력 신호의 가중치 합을 입력으로 받아들이고, 그 결과를 뉴런의 출력으로 반환합니다. 이 함수는 비선형(non-linear)이어야 합니다. 왜냐하면 신경망이 비선형 함수를 학습할 수 있기 때문입니다. 만약 활성화 함수가 선형이라면, 신경망은 단순한 선형 변환만 수행할 수 있습니다.

따라서 뉴런은 입력값을 받아들이고 활성화 함수에 의해 활성화된 값을 출력으로 생성합니다. 이러한 출력은 다음 층의 뉴런으로 전달되어 전체 신경망이 입력 데이터를 처리하고 정보를 추출하는 데 사용됩니다.

4. 모델 평가를 위한 주요 지표에는 무엇이 있나요?

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1. 머신러닝이란 무엇인가요?

머신러닝은 컴퓨터가 데이터에서 학습하고 패턴을 발견하여 작업을 자동화하는 인공지능 (AI)의 한 분야이다. 이것은 명시적인 프로그래밍 없이도 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 기술을 사용한다. 일반적으로 머신러닝은 데이터를 분석하고 이해하는 알고리즘 및 모델을 개발하여 예측, 분류, 클러스터링 등 다양한 작업을 수행한다. 머신러닝은 자동화 및 효율성을 통해 인력과 시간을 절약하고 생산성을 향상시킬 수 있다. 머신러닝은 현대 사회에서 중요한 기술로 자리 잡고 있으며, 앞으로 중요성이 증대될 것으로 예상된다. 머신러닝은 의학, 금융, 자율 주행 자동차, 자연어 처리, 이미지 인식 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.

2. 신경망이란 무엇인가요?

신경망은 인간이 뇌를 통해 문제를 처리하는 방법과 비슷한 방법으로 문제를 해결하기 위해 컴퓨터에서 채택하고 있는 구조를 말한다.

신경망은 입력을 받아들이고 가중치와 편향을 사용하여 계산하며, 활성화 함수를 통해 출력을 생성한다. 학습 과정에서는 손실 함수를 사용하여 오차를 계산하고, 역전파 알고리즘을 통해 가중치와 편향을 조정하여 모델을 학습시킨다. 이러한 과정을 반복하여 신경망은 입력과 출력 사이의 관계를 학습하고 예측을 수행한다.

신경망은 복잡한 문제를 해결하고 데이터에서 패턴을 찾는데 탁월하며, 대규모 데이터를 처리하고 다양한 문제를 유연하게 다룰 수 있기 때문에 중요하다.

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지도학습이란 무엇인가요?

지도학습은 머신러닝의 한 유형으로, 입력 데이터와 그에 상응하는 정답 데이터가 함께 주어지는 학습 방법입니다. 이는 모델이 입력 데이터와 출력 데이터 간의 관계를 학습하고, 새로운 입력에 대한 정확한 출력을 예측할 수 있도록 하는데 사용됩니다. 지도학습은 크게 분류와 회귀로 나뉩니다. 분류는 입력 데이터를 여러 클래스 또는 범주 중 하나로 분류하는 작업입니다. 예를 들어, 이메일이 스팸인지 아닌지를 분류하는 작업이 여기에 해당합니다. 각 클래스에 대한 정답 데이터(라벨)가 주어지며, 모델은 주어진 입력 데이터를 각 클래스 중 하나로 분류합니다.회귀는 입력 데이터와 연속적인 출력 값을 예측하는 작업입니다. 예를 들어, 주택의 크기, 위치, 건설 연도 등의 특성을 기반으로 주택의 가격을 예측하는 것이 여기에 해당합니다. 입력 데이터에 대한 정확한 출력(실수 값)이 주어지며, 모델은 입력과 출력 간의 관계를 학습하여 새로운 입력에 대한 출력 값을 예측합니다. 지도학습은 많은 실제 문제에 적용되며, 분류 및 회귀 외에도 다양한 응용 분야에서 사용됩니다. 신경망, 결정 트리, 서포트 벡터 머신 등의 다양한 알고리즘이 지도학습에 사용될 수 있습니다.

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머신러닝은 데이터 학습과 예측 모델을 구축하고 이를 자동화하여 문제 해결에 활용하는 컴퓨터 과학 분야의 한 분야입니다. 데이터 학습이란 주어진 데이터에서 패턴이나 관계를 발견하고 모델을 학습시키는 과정을 의미합니다. 이렇게 학습된 모델은 새로운 데이터에 대해 예측을 수행할 수 있습니다. 이러한 예측 모델은 현실 세계의 다양한 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 스팸 메일 필터링, 음성 인식, 이미지 분류, 금융 예측, 의료 진단 등 다양한 영역에서 머신러닝 기술이 적용됩니다. 머신러닝은 수많은 알고리즘과 기술을 포함하며, 이러한 기술은 데이터의 특성과 문제의 종류에 따라 선택됩니다. 머신러닝의 핵심 목표 중 하나는 자동화입니다. 이는 데이터를 처리하고 모델을 학습시키는 프로세스를 자동화하여 인간의 개입을 최소화하고 효율성을 높이는 것을 의미합니다. 이를 통해 기업이나 조직은 자원을 절약하고 빠르게 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 요약하면, 데이터 학습, 예측 모델, 그리고 자동화를 키워드로 머신러닝은 주어진 데이터에서 패턴을 학습하고 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는 모델을 만들며, 이를 통해 다양한 문제를 해결하는 컴퓨터 과학 분야입니다.

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지도 학습(Supervised Learning)은 인공지능과 머신러닝 분야에서 널리 사용되는 학습 방법 중 하나로, 주어진 입력 데이터와 해당 데이터에 대한 정답(레이블)을 이용하여 모델을 학습시키는 과정입니다. 지도 학습의 목표는 새로운 입력 데이터에 대해 정확한 출력을 예측할 수 있는 모델을 만드는 것입니다.

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신경망은 생물학적 뉴런의 작동 원리를 모방한 컴퓨터 알고리즘으로, 인공 신경망이라고도 불립니다. 이는 인간의 뇌의 뉴런 네트워크에서 영감을 받아 만들어진 구조입니다. 신경망은 다수의 뉴런들이 서로 연결되어 계층 구조를 이루고 있으며, 이러한 구조를 통해 데이터를 처리하고 학습할 수 있습니다.

1. 뉴런(neuron): 신경망의 기본 요소로, 입력을 받아들이고 출력을 생성하는 단일 단위입니다. 뉴런은 입력에 가중치를 곱하고 편향을 더한 후 활성화 함수를 통과시켜 출력을 생성합니다.

2. 계층 구조(layered structure): 신경망은 입력층(input layer), 은닉층(hidden layers), 출력층(output layer)으로 구성된 계층 구조를 가집니다. 입력층은 데이터를 받아들이는 역할을 하고, 출력층은 최종 결과를 출력합니다. 은닉층은 입력과 출력층 사이에 위치하며, 데이터의 특징을 추출하고 변환하는 역할을 합니다. 이러한 계층 구조는 신경망이 복잡한 패턴을 학습하고 추론할 수 있도록 합니다.

요약하면, 신경망은 뉴런들의 계층 구조로 이루어진 모델로, 입력을 받아들이고 출력을 생성하여 학습 알고리즘을 사용하여 입력과 출력 사이의 관계를 학습합니다. 이는 인간의 뇌의 작동 원리를 모방하여 데이터 처리 및 학습을 수행하는 강력한 도구로 활용됩니다.

신경망이 중요한 이유는 여러 가지가 있습니다:

1. 복잡한 패턴 인식과 학습: 신경망은 복잡한 데이터에서 유용한 특징을 추출하고 이를 기반으로 패턴을 인식하고 학습할 수 있습니다. 이는 음성 인식, 이미지 분류, 자연어 처리 등 다양한 영역에서 중요한 역할을 합니다.

2. 자동화와 효율성: 신경망은 데이터 처리 및 분석을 자동화하고 효율화하는 데 사용될 수 있습니다. 이는 기업이나 조직이 대규모 데이터를 처리하고 의사 결정을 내릴 때 소요되는 시간과 비용을 절약하는 데 도움이 됩니다.

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손실함수란 무엇인가요?

손실 함수는 머신러닝 및 딥러닝 모델에서 학습 과정의 성능을 측정하는 데 사용되는 함수입니다. 손실 함수는 모델의 출력과 실제 정답 간의 차이를 나타내며, 이 차이가 작을수록 모델의 성능이 좋다고 할 수 있습니다. 손실 함수의 목표는 모델의 예측이 가능한 최적값에 가깝도록 만드는 것입니다. 모델이 예측을 잘못할 때마다 손실 함수의 값은 증가하고, 올바른 예측에 가까울수록 손실 함수의 값은 감소합니다. 손실 함수는 주어진 문제 유형에 따라 다양하게 정의될 수 있습니다. 일반적으로 분류 문제와 회귀 문제에 대한 손실 함수가 다르게 사용됩니다. 분류 문제에서는 주로 교차 엔트로피 손실 함수가 사용됩니다. 이 함수는 실제 클래스와 모델의 예측 간의 확률 분포를 비교하여 모델이 예측한 클래스와 실제 클래스 간의 차이를 측정합니다. 회귀 문제에서는 주로 평균 제곱 오차 손실 함수가 사용됩니다. 이 함수는 모델의 예측 값과 실제 값 사이의 차이를 제곱하여 측정합니다. 머신러닝 및 딥러닝 모델의 학습 과정에서는 손실 함수를 최소화하는 방향으로 모델의 매개변수를 조정합니다. 이를 통해 모델이 주어진 문제에 대해 최적의 성능을 발휘할 수 있도록 학습됩니다.

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지도 학습과 비지도 학습의 차이점은 무엇인가요?

지도 학습과 비지도 학습은 데이터 처리와 학습 방식에서 큰 차이가 있습니다. 지도 학습은 레이블이 주어진 데이터를 사용하여 입력과 출력 간의 관계를 학습하고 예측하는 반면, 비지도 학습은 레이블 없이 데이터의 구조나 패턴을 발견하거나 데이터를 클러스터링하여 이해하려고 합니다. 예를 들어, 이메일 스팸 필터링 시스템은 지도 학습의 예입니다. 여기서는 이메일 내용과 해당 이메일이 스팸인지 아닌지에 대한 레이블(정답)이 제공됩니다. 이를 통해 알고리즘이 스팸과 스팸이 아닌 이메일을 구분하는 패턴을 학습하고 새로운 이메일을 분류할 수 있습니다. 반면, 고객들의 구매 이력을 바탕으로 상품을 그룹화하는 작업은 비지도 학습의 예시입니다. 이 경우에는 고객들의 구매 패턴에 대한 레이블이 주어지지 않습니다. 대신, 알고리즘이 고객들의 구매 패턴을 기반으로 유사한 상품들을 클러스터링하여 그룹화합니다.

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인공신경망에서 레이어(Layer)란 무엇인가요?

신경망은 일반적으로 입력층, 은닉층, 그리고 출력층으로 구성됩니다. 입력층은 데이터를 신경망에 입력하는 역할을 하며, 각 뉴런은 입력 데이터의 특성을 나타냅니다. 은닉층은 입력과 출력 사이에 위치하며, 비선형 관계를 학습하고 복잡한 패턴을 추출합니다. 출력층은 최종 출력을 생성하며, 분류 문제에서는 클래스의 확률값을 출력하거나, 회귀 문제에서는 연속적인 값을 출력합니다. 이러한 레이어들은 입력 데이터를 받아서 각 뉴런을 활성화시키고, 신경망이 입력과 출력 간의 관계를 학습하게 됩니다.

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1. 머신 러닝(ML)과 딥 러닝(DL)은 어떻게 다른가요?

머신 러닝: 데이터에서 패턴을 학습하여 미래의 데이터를 예측하거나 분류하는 알고리즘 및 기법이다. 다양한 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고 예측하며, 도메인 전문가의 특징 공학이 중요함

딥 러닝: 인공 신경망(ANN)을 기반으로 하는 머신 러닝의 하위 분야로, 다층 신경망을 통해 복잡한 패턴을 학습하는 기법이다.

다층 신경망을 통해 데이터에서 특징을 자동으로 학습하고, 특히 대규모 데이터와 복잡한 문제에서 효과적임

2. 과적합(Overfitting)과 과소적합(Underfitting)이란 무엇인가요?

과적합과 과소적합은 머신러닝 및 딥러닝 모델의 학습에서 발생할 수 있는 중요한 문제들로서

과적합은 모델이 훈련 데이터에 너무 잘 맞추려는 경향이 있는 상태이다. 모델이 너무 복잡하거나 학습 파라미터가 너무 많을때, 훈련 데이터가 적거나, 충분히 일반화되지 않은 등의 원인으로 새로운 데이터에서는 성능이 저하된다.

과소적합은 모델이 훈련 데이터의 패턴을 충분히 학습하지 못한 상태이다. 모델이 너무 간단하거나, 적절한 학습 파라미터가 부족할 때, 또는 충분한 학습이 이루어지지 않았거나, 모델의 용량이 부족한 것이 원인이 되어 일어난다.

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1. 머신러닝(ML)과 딥러닝(DL)은 어떻게 다른가요?

머신러닝: 전통적인 머신러닝 알고리즘은 주로 특징(Feature) 엔지니어링에 의존한다. 이는 사람들이 수동으로 데이터의 특징을 추출하고 선택하는 방식이다. 주요 알고리즘으로는 선형 회귀, 결정 트리, 서포트 벡터 머신 등이 있다.

딥러닝: 딥러닝은 심층 신경망을 사용하여 데이터로부터 직접 특징을 학습한다. 이러한 신경망은 여러 개의 은닉층을 가지며, 이를 통해 데이터의 추상적인 특징을 자동으로 학습할 수 있다.

2. 지도 학습과 비지도 학습의 차이점은 무엇인가요?

지도 학습은 레이블이 있는 데이터를 활용하여 모델이 입력과 출력 간의 관계를 학습하는 방식이다. 여기서 "레이블"은 우리가 원하는 출력 값 또는 정답을 의미한다. 즉, 모델은 입력 데이터와 해당 데이터에 대한 레이블 사이의 연관성을 학습하고, 이를 토대로 새로운 입력 데이터에 대한 출력을 예측한다. 예를 들어, 스팸 메일 필터링이나 집값 예측과 같은 작업이 여기에 속한다.

비지도 학습은 레이블이 없는 데이터를 기반으로 모델이 데이터의 구조나 패턴을 발견하는 방식이다. 이러한 학습 방법은 데이터의 숨겨진 구조를 발견하거나 데이터를 그룹화 하여 해석한다. 예를 들어, 고객 세분화나 이미지 데이터에서 의미 있는 특징을 추출하는 작업이 비지도 학습의 예시이다.

지도 학습은 입력과 출력 사이의 매핑을 학습하고, 비지도 학습은 데이터의 구조를 발견하는 데 중점을 둔다.

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신경망(Neural Network)이란 무엇인가요?

신경망은 생물학적 뇌의 작동 원리에서 영감을 받은 수학적 모델입니다. 신경망은 뇌의 뉴런과 유사한 작은 단위인 "인공 뉴런"들의 네트워크로 구성됩니다. 이들 인공 뉴런은 입력을 받아들이고, 이 입력에 대한 가중치를 적용한 후에 활성화 함수를 통과시켜 결과를 생성합니다.

신경망은 여러 계층으로 구성되어 있습니다. 가장 기본적인 형태는 입력 계층, 은닉 계층, 출력 계층으로 이루어진 다층 퍼셉트론(MLP)입니다. 입력 계층은 외부 데이터를 받아들이고, 은닉 계층은 입력 데이터의 비선형 특성을 학습하고, 출력 계층은 최종 결과를 생성합니다.

신경망은 학습을 통해 작동합니다. 학습 과정에서는 입력 데이터와 해당 데이터에 대한 정답(라벨)을 제공하여 신경망이 입력과 출력 사이의 관계를 학습하도록 합니다. 주요 학습 알고리즘에는 역전파(backpropagation)가 있습니다. 이 과정에서 신경망은 손실 함수를 최소화하기 위해 가중치를 조정합니다.

신경망의 중요성은 여러 측면에서 나타납니다. 첫째, 신경망은 매우 복잡한 비선형 관계를 모델링할 수 있습니다. 따라서 다양한 문제에 대해 유연하고 강력한 해결책을 제공할 수 있습니다. 둘째, 딥러닝과 관련된 신경망은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식 등의 다양한 분야에서 매우 뛰어난 성능을 보여주고 있습니다. 세째, 신경망은 많은 양의 데이터를 처리하고 이해하는 데 효과적입니다. 이러한 이유로 신경망은 현대 인공 지능의 핵심 기술 중 하나로 여겨지며, 다양한 분야에서 혁신적인 해결책을 제공하는 데 중요한 역할을 합니다.

지도 학습(Supervised Learning)이란 무엇인가요?

지도 학습은 기계 학습의 한 유형으로, 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 모델을 훈련시키는 과정을 말합니다. 이는 입력 데이터와 해당 데이터에 대한 정확한 출력(레이블)을 함께 제공함으로써 이루어집니다. 모델은 이러한 입력과 출력 사이의 관계를 학습하고, 새로운 입력 데이터가 주어졌을 때 해당 출력을 예측하도록 합니다.

예를 들어, 스팸 메일 필터링은 지도 학습의 한 예입니다. 여기서 입력 데이터는 이메일의 텍스트 내용이며, 레이블은 해당 이메일이 스팸인지 아닌지를 나타냅니다. 모델은 이러한 레이블이 지정된 이메일 데이터를 사용하여 스팸과 비스팸(햄) 이메일을 구분하는 패턴을 학습합니다. 그러면 새로운 이메일이 도착했을 때 모델은 해당 이메일이 스팸인지 아닌지를 예측할 수 있습니다.

또 다른 예시로는 손글씨 숫자 인식이 있습니다. 여기서 입력 데이터는 숫자 이미지이고, 레이블은 해당 이미지에 표시된 숫자입니다. 모델은 이러한 이미지 데이터와 숫자 레이블을 사용하여 각 숫자의 패턴을 학습하고, 새로운 손글씨 이미지에 나타난 숫자를 예측할 수 있습니다.

지도 학습은 많은 실제 응용 분야에서 사용되며, 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제를 해결하는 데 널리 활용됩니다.

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1.머신러닝(Machine Learning)이란 무엇인가요?

모델에게 전처리 된 데이터를주면 모델이 학습해 예측 모델을 만들어 분류, 예측등의 작업을 자동화 하는 일이다

의료 진단 금융 예측, 언어처리, 이미지 인식, 자율주행 자동차 등에 사용된다

2.데이터 전처리(Data Preprocessing)란 무엇인가요?

결측값 처리, 이상값 처리, 데이터 정리 및 정규화등 을 통해 데이터를 깨끗하게 만들고 분석하기 쉽게 한다.

데이터 전처리는 모델의 성능과 일반화 능력을 향상 시키기 때문에 중요하다

3.신경망(Neural Network)이란 무엇인가요?

뇌의 생물학적 신경망에서 영감을 받아 설계된 모델이다, 신경망은 뉴런이란 단위로 설계되어 있는데 이 구조는 계층구조로 입력층, 은닉층, 출력층으로 나위어저 있고 은닉층은 데이터를 학습하는 층이다.

신경망은 인공지능과 머신러닝에 있어서 핵심적인 기술중 하나로 복잡한 비선형 관계를 모델링 하고 패턴을 학습하는데 사용한다

4.지도 학습(Supervised Learning)이란 무엇인가요?

지도학습은 기계학습의 일종으로, 입력된 데이터와 그에 맞는 정답(label data)이/가 주어진 상태에서 훈련 방법이다, 이러한 정답과 질문에 관한 관계를 학습한 모델은 새로운 입력이 주어졌을때 정확한 예측값을 출력할수 있도록 합니다.

지도 학습 은 널리 사용된다 예를 들어

수익 예측, 주택 가격 예측,이메일이 스팸메일인지 아닌지 판단하기도 한다.

5.손실 함수(Loss Function)이란 무엇인가요?

손실 함수란 학습 모델이 예측 값 과 실체 관측 값의 차이를 평가하는 함수이다

이 평가 지표를 통해 모델을 최적화 하여 손실 값을 줄이는걸 목표로 한다

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1. 딥러닝(Deep Learning)의 주요 응용 분야는 무엇인가요?

딥러닝은 다양한 분야에서 사용된다.

첫번째로 이미지 및 비디오 처리가 있다. 이미지를 다양한 카테고리로 분류하는데 예를 들자면 사진 속에 개, 고양이, 사람 등의 객체를 구분한다.

또 이미지 생성 및 변환같은 딥러닝 기법을 사용하여 새로운 이미지를 생성하거나 기존 이미지를 변환할 수도 있다. 흑백 사진을 컬러로 바꾸거나 낮에 찍은 사진을 밤 사진처럼 변환할수있다.

두번째로는 텍스트 분류가 있다. 이메일을 스팸과 정상 메일로 분류하거나 구글 번역이나 파파고같이 번역기술이 있다.

챗 gpt같은 텍스트 생성형 ai에도 사용된다.

기업들이 중요하게 여기는 개인화가 있다. 사용자의 과거 행동 데이터를 바탕으로 개개인에게 맞는 상품을 추천해주거나 이 시간대에 자주 사용하는 앱을 추천해준다든지 개인 사용자에게 최적화된 사용자 경험을 제공한다

대표적인 예로, 유튜브 알고리즘, 뮤직 스테이션 기능, siri 제안등이 있다.

2. 지도 학습과 비지도 학습에서 데이터 전처리의 역할은 무엇인가요?

지도 학습에서 데이터 전처리의 역할

결측치 처리를 통해 누락된 데이터를 제거하거나 채우고 중복된 데이터를 제거하여 모델의 학습 효율성을 높이고, 데이터 왜곡을 방지한다.

이러한 데이터를 활용해 의미 있는 새로운 특성을 생성하여 모델이 더 많은 정보를 학습할 수 있도록 한다.

예를 들어, 날짜 데이터에서 요일이나 주말 여부를 추출하는 경우가 있다.

데이터 준비를 하면서 정규화 및 표준화작업이 필요한데 특성들의 스케일을 맞추어 모델이 특정 특성에 편향되지 않도록 한다.

비지도 학습에서 데이터 전처리의 역할은

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인공신경망(뉴럴네트워크) 구현하기

# data[].attributes.subject
인공신경망(뉴럴네트워크) 구현하기

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Um, What Is a Neural Network?

It's a technique for building a computer program that learns from data. It is based very loosely on how we think the human brain works. First, a collection of software "neurons" are created and connected together, allowing them to send messages to each other. Next, the network is asked to solve a problem, which it attempts to do over and over, each time strengthening the connections that lead to success and diminishing those that lead to failure. For a more detailed introduction to neural networks, Michael Nielsen's Neural Networks and Deep Learning is a good place to start. For a more technical overview, try Deep Learning by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville.

This Is Cool, Can I Repurpose It?

Please do! We've open sourced it on GitHub with the hope that it can make neural networks a little more accessible and easier to learn. You're free to use it in any way that follows our Apache License. And if you have any suggestions for additions or changes, please let us know.

We've also provided some controls below to enable you tailor the playground to a specific topic or lesson. Just choose which features you'd like to be visible below then save this link, or refresh the page.

What Do All the Colors Mean?

Orange and blue are used throughout the visualization in slightly different ways, but in general orange shows negative values while blue shows positive values.

The data points (represented by small circles) are initially colored orange or blue, which correspond to positive one and negative one.

In the hidden layers, the lines are colored by the weights of the connections between neurons. Blue shows a positive weight, which means the network is using that output of the neuron as given. An orange line shows that the network is assiging a negative weight.

In the output layer, the dots are colored orange or blue depending on their original values. The background color shows what the network is predicting for a particular area. The intensity of the color shows how confident that prediction is.

What Library Are You Using?

We wrote a tiny neural network library that meets the demands of this educational visualization. For real-world applications, consider the TensorFlow library.

Credits

This was created by Daniel Smilkov and Shan Carter. This is a continuation of many people's previous work - most notably Andrej Karpathy's convnet.js demo and Chris Olah's articles about neural networks. Many thanks also to D. Sculley for help with the original idea and to Fernanda Viégas and Martin Wattenberg and the rest of the Big Picture and Google Brain teams for feedback and guidance.

# data[].attributes.attachment_link.description
Tinker with a real neural network right here in your browser.