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딥러닝을 처음 공부하면서 '과적합'이라는 문제에 직면한 적이 있으신가요? 과적합은 모델이 학습 데이터에는 너무 잘 맞추지만, 실제 데이터에서는 성능이 떨어지는 현상을 말합니다. 이를 해결하기 위한 여러 기법 중에서 많이 사용하는 방법 중 하나가 '배치 정규화(Batch Normalization)'입니다. 이번 글에서는 딥러닝에서 중요한 역할을 하는 배치 정규화에 대해 쉽게 설명하고, 왜 과적합을 막는 데 도움이 되는지 간단하게 설명드리겠습니다.1. 과적합이란?과적합을 쉽게 설명하면, 모델이 학습 데이터에 너무 집중하여 '외워버리는' 현상이라고 할 수 있습니다. 예를 들어 시험 공부를 할 때 문제 풀이 방법을 이해하지 않고 외운다면, 실제 시험에서 새로운 문제가 나오면 해결하기 어렵겠죠? 마찬가지로 딥러닝..

요즘 딥러닝과 머신러닝의 기술 공부 재미에 좀 빠져 있답니다. 하다가 보니 인간의 음성과 문자 뿐 아니라 이미지 인식에도많은 궁금증이 생기더라구요.오늘은 간단하게 딥러닝의 이미지 인식기술에 관련되어 간단하게 한자 적어보려 합니다. 가볍게 읽어보세요. 이미지 인식 기술은 컴퓨터가 사람처럼 이미지를 보고 이해할 수 있게 하는 기술입니다. 그 중심에는 딥러닝이라는 기술이 있습니다. 딥러닝은 뇌의 신경망을 모방해 데이터를 학습하는 인공지능(AI)의 한 분야로, 특히 이미지 처리에서 많은 성과를 이루고 있습니다.1. 딥러닝이란 무엇인가요?딥러닝은 인공 신경망(Artificial Neural Network)의 한 형태입니다. 우리가 이미지나 사진을 보면, 눈을 통해 들어온 정보가 뇌에서 처리되어 ‘이것은 고양이다’..

시력이 좋지 않다 보니 안경이라는 내 눈을 많이 아끼고 중요하게 생각한답니다. 오늘은 제 눈같은 안경에 대한 팁을 하나 드릴께요안경을 오래 쓰다 보면 프레임이나 다리 부분의 도금이 벗겨지는 경우가 있습니다. 저는 특히 피부가 약해서 눈과 착용감이 좋은 안경을 소중하게 생각한답니다. 그러다 보니 오래쓰고, 오래된 안경은 도금이 벗겨져 세월이 눈에 확 띄는 경우가 있답니다.그래서 최근 잘 다니는 안경점에 문의를 해 본 결과 제가 알지 못한 사실을 하나 알게되었어요. 여러분들과 정보를 공유하려 합니다. 안경 중 특히, 금속 프레임은 시간이 지남에 따라 땀과 기름 등에 노출되면서 도금이 벗겨지거나 변색되기도 하죠. 이런 상황에서 안경을 교체하는 것이 아니라 도금을 다시 맡기는 방법이 있다는 사실, 알고 계셨나요..

부산에 살면서 다양한 맛집을 찾아다니지만, 그중에서도 오랜 역사를 자랑하는 곳은 특별한 매력을 가지고 있어요. 그중 하나가 바로 탕수육으로 유명한 옥생관입니다. 부산 중구 부평동 혹자는 광복동에 위치한 이곳은 1945년 개업 이후 70년이 넘는 긴 세월 동안 그 명성을 이어오고 있다. 단순히 음식만이 아니라, 세대를 이어 전해져 온 전통의 맛을 느낄 수 있는 공간이기도 합니다 옥생관은 처음부터 부산 사람들의 사랑을 받으며 성장해왔어요. 부산의 대표적인 중식당 중 하나로 자리 잡은 데에는 오랜 시간 변하지 않는 맛과 정성 어린 서비스가 큰 역할을 했구요. 지금도 옛 감성과 함께 현대적인 분위기를 더해 가족 단위 손님뿐만 아니라 젊은 세대에게도 인기가 많답니다. 옥생관에 방문하면 꼭 추천하고 싶은 메뉴는 단..

추석 연휴가 끝나고 나면 늘 그렇듯 마음이 한결 가벼워지는 듯하면서도 묘한 아쉬움이 남는다. 가족들과 함께 보낸 따뜻한 시간들이 일상으로 돌아가는 나를 더욱 특별하게 만들어주는 것 같다.올해도 고향에서 가족들과 맛있는 음식을 나누고, 이야기꽃을 피우며 소중한 추억을 쌓았다. 그리고 시간이 많이 흐름을 느끼며, 아버지 어머니의 머리에 더 많이 보이는 하얀 머리카락과 불편하신 몸. 그리고 잊었던 동생의 나이.하지만 이런 시간이 더 귀하게 느껴지는 이유는, 아마도 그리 자주 만나지 못하는 소중한 사람들과 함께한 그 순간들이 너무도 빨리 지나가기 때문일 것이다. 그리고, 아이들이 어렸을 때는 추석이 단순히 즐거운 명절이었지만, 이제 아이들이 점점 자라면서 그 의미가 더욱 깊어지고 있다. 아이들이 커가는 모습을 ..

연휴 기간에도 잠시 쉬는 시간에는 부족한 기술을 조금씩 배워가는 시간을 가지고 있습니다. CNN과 RNN을 조금 더 깊이 이해하면서 GAN개념에 대해서도 조금 더 깊이 이해하는 시간을 가지고 있네요.오늘은 GAN의 개념에 대해서 조금 더 쉽게 이해할 수 있도록 나름대로 개념을 정리해보았습니다. deep learning에 입문해나가는 엔지니어의 생각을 한번 정리해 볼께요.최근 인공지능(AI) 분야에서 큰 주목을 받은 GAN(Generative Adversarial Network)은 이미지 생성, 데이터 증강 등에서 놀라운 성과를 보여주며 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 하지만 GAN의 개념은 처음 접하면 다소 복잡하게 느껴질 수 있는데요. 오늘은 GAN을 최대한 쉽게 설명해보려 합니다.GAN의 기본 개..