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로지스틱 회귀와 크로스엔트로피 손실 함수 이해하기

요즘 딥러닝과 머신러닝을 하면서 선형회귀와 로지스틱 회귀에 관해 좀 더 깊이 이해하려고 노력하고 있어요. 이해하면서 작성한 내용을가볍게 글로 정리해서 공유해보려 합니다. 물론 정리하면서 저 스스로도 도움이 되구요. 부족하지만 가볍게 읽어주세요.  머신러닝에서 로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 분류 문제를 해결하는 데 자주 사용됩니다. 로지스틱 회귀의 핵심은 이진 분류 문제를 풀기 위한 예측값을 제공하는 것입니다. 하지만 로지스틱 회귀 모델을 학습시키기 위해서는 '손실 함수'가 중요한 역할을 합니다. 그중에서도 크로스엔트로피(Cross-Entropy) 손실 함수는 로지스틱 회귀에서 가장 많이 사용되는 손실 함수 중 하나입니다. 이번 글에서는 로지스틱 회귀와 크로스엔트로피 손실 함수에 대..

오늘은 쵝근에 인공지능이라는 용어와 함께 많이 언급되는 블록체인이라는 용어에 대해 한번 이야기해 볼까 합니다.블록체인이라는 말을 한 번쯤은 들어봤을 겁니다. 최근 뉴스나 기사에서 많이 다루고 있는 이 기술은 비트코인 같은 가상화폐의 핵심 기술로 유명하지만, 사실 블록체인은 그 이상으로 다양한 분야에서 주목받고 있습니다. 그렇다면 블록체인이 정확히 무엇일까요? 복잡한 용어를 피하고 쉽게 이해할 수 있도록 설명해 보겠습니다.블록체인의 기본 개념  블록체인은 말 그대로 "블록"과 "체인"으로 이루어져 있습니다. 여기서 블록은 정보를 담고 있는 상자와 같고, 체인은 이러한 상자들이 시간 순서대로 연결된 모습이라고 생각하면 됩니다. 블록에는 여러 가지 정보가 담기는데, 주로 거래 기록, 계약 정보, 자산의 이동 ..

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’..