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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..