Data Science Diary

안녕하세요! 오늘은~ 뉴런 또는 노드라고 하는 것은 데이터 과학에서 무엇인지, 어떻게 작동하는 건지, 왜 데이터 과학에서 중요한지 알아보겠습니다. 노드라고도 하는 뉴런은 데이터 과학에서 많이 사용되는 딥러닝 모델의 필수 구성 요소에요. 노드는 input 데이터를 처리하고 이 데이터를 기반으로 예측을 수행하게 되죠. 데이터 과학에서 뉴런 또는 노드는 무엇일까요? 데이터 과학에서 뉴런 또는 노드는 위에서 언급했듯이 input 데이터를 가져와서 처리하고 output을 생성하는 수학적 함수에요. 이 함수는 레이어들로 구성되고, 각 레이어들은 input 데이터를 기반으로 예측을 하기 위해서 여러 뉴런, 즉 노드들로 구성되어 함께 작동을 하게 됩니다. 하나의 레이어의 output은 다음 레이어의 input이 되어서..

안녕하세요! 머신러닝과 딥러닝은 인공 지능 분야에서 사용되는 두 가지 기술입니다. 둘 사이에는 비슷한 것들이 많지만 상당한 차이가 존재합니다. 그래서 오늘은! 이러한 차이점엔 어떤 것들이 있는지 살펴보고 어떤 상황에 적합한 기술을 사용하면 되는지 알아보려고 합니다. 머신러닝이란 무엇일까요? 머신러닝은 기계가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 일종의 인공지능입니다. 즉, 기계는 데이터에서 패턴을 학습하고, 학습한 지식을 사용해서 예측이나 결정을 내리는 거죠. 머신러닝 알고리즘은 경험을 통해 개선되도록 설계되었으며, 지도, 비지도, 반지도 모두 가능합니다. 지도 학습 알고리즘은 예측을 위해 레이블이 지정된 데이터가 필요합니다. 즉, 알고리즘에 input-output 쌍으로 ..

안녕하세요! 오늘은 PyTorch 환경에서 Numpy유형의 데이터를 사용하는 것을 권장하지 않고 있는데 그 이유가 무엇인지 알아보겠습니다. PytTorch는 사용자가 대량의 데이터에 대한 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 하는 인기 있는 오픈 소스 기ㅖ 학습 라이브러리입니다. PyTorch는 Python 프로그래밍 언어 위에 구축되지만 자체 데이터 구조인 Numpy의 ndarray와 유사한 텐서가 있습니다. 1. GPU 지원 PyTorch는 고속 계산을 위해 GPU를 활용하도록 설계되었습니다. Numpy는 GPU와 함께 사용할 수도 있지만 추가 구성이 필요하며 이렇게 하는 것에 대해서는 최적화되어 있지 않습니다. 2. Autograd 기능 PyTorch의 텐서 데이터 구조에는 기울기를 쉽게 계산할 수 ..

안녕하세요! 오늘은 다층 퍼셉트론이 무엇인지, 어떻게 사용하는지, 파이썬에서는 어떻게 구현하는지 알아보겠습니다. 딥 러닝 분야에서 다층 퍼셉트론(MLP)는 가장 널리 사용되는 신경망 구조 중 하나에요. MLP는 일종의 피드포워드 신경망입니다. 데이터가 input에서 output으로 한 방향으로 흐른다~~ 이런 의미입니다. 다층 퍼셉트론이란 무엇일까요? 다층 퍼셉트론(MLP)는 여러 층의 뉴런으로 구성된 일종의 신경망이에요. 레이어의 각 뉴런들이 이전 레이어와 다음 레이어의 모든 뉴런에 연결되는 거죠. input 레이어와 output 레이어 사이의 레이어를 히든 레이어라고 해요. MLP는 데이터가 피드백 연결 없이 input 레이어에서 output 레이어로 흐르기 때문에 피드포워드 신경망이라고도 부른답니다..