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 ..