파이썬29 [PYTHON] 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network, CNN) 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 이미지 처리에 주로 사용되는 딥러닝 알고리즘입니다. 주로 이미지 인식, 객체 감지, 얼굴 인식 등과 같은 컴퓨터 비전 작업에 적용됩니다. CNN은 입력 데이터의 공간적 구조를 이해하고 그에 따라 가중치를 학습하여 이미지 내의 패턴을 탐지하는 데 특히 유용합니다. 알고리즘 동작 방식:합성곱 층(Convolutional Layer): 입력 이미지와 여러 개의 필터(커널)를 합성곱 연산하여 특징 맵(feature map)을 생성합니다. 이 과정은 입력 이미지의 특정 패턴이나 특징을 감지하는 역할을 합니다.활성화 함수 적용: 각 합성곱 연산 결과에 비선형 활성화 함수(주로 ReLU)를 적용하여 비선형성을 도입합니다.풀링 층(Pool.. 2024. 4. 28. [PYTHON] 딥러닝 분류 모델 (Classifier Model) 딥러닝 분류는 딥러닝(신경망)을 사용하여 데이터를 여러 범주(Class)로 분류하는 기술입니다. 주어진 입력 데이터가 어떤 범주에 속하는지를 예측하는 문제를 해결합니다. 딥러닝 분류는 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 유형의 데이터에 적용될 수 있습니다. 이를 통해 이미지 분류, 텍스트 감성 분석, 음성 인식 등 다양한 응용 분야에서 활용됩니다. 알고리즘 동작 방식:인공 신경망 구성: 딥러닝 분류는 여러 층으로 구성된 인공 신경망을 사용합니다. 이 신경망은 입력층, 은닉층(하나 이상), 출력층으로 구성되며, 각 층은 뉴런(노드)으로 구성됩니다.순전파(Forward Propagation): 입력 데이터가 인공 신경망의 입력층으로 전달되고, 각 층의 가중치와 편향을 고려하여 계산된 출력이 순차적으로 전달됩.. 2024. 4. 28. [PYTHON] 딥러닝 회귀 모델 (Regression Model) 딥러닝 회귀는 딥러닝(신경망)을 사용하여 연속형 값을 예측하는 회귀 문제를 해결하는 기술입니다. 딥러닝은 입력과 출력 간의 복잡한 비선형 관계를 모델링할 수 있는 강력한 도구로, 다양한 형태의 데이터에 대해 효과적으로 적용될 수 있습니다. 딥러닝 회귀는 예측할 출력 값에 대한 연속적인 값을 예측하는 데 사용됩니다. 알고리즘 동작 방식:인공 신경망 구성: 딥러닝 회귀는 여러 층으로 구성된 인공 신경망을 사용합니다. 이 인공 신경망은 입력층, 은닉층(하나 이상), 출력층으로 구성되며, 각 층은 뉴런(노드)으로 구성됩니다.순전파(Forward Propagation): 입력 데이터가 인공 신경망의 입력층으로 전달되고, 각 층의 가중치와 편향을 고려하여 계산된 출력이 순차적으로 전달됩니다. 이러한 과정을 통해 .. 2024. 4. 28. [PYTHON] 군집분석 Clustering 비지도학습(Unsupervised Learning) 중 군집 분석(Clustering Analysis)은 데이터를 비슷한 특성 또는 패턴을 가진 그룹으로 묶는 기법을 의미합니다. 군집 분석은 데이터 간의 내재적인 구조를 파악하고 이해하기 위해 사용됩니다. 주어진 데이터에 대한 명시적인 레이블이나 타깃 변수가 없는 상황에서 유용하게 활용됩니다. 알고리즘 동작 방식:군집 중심 초기화: 먼저, 군집 중심을 초기화합니다. 초기화 방법은 알고리즘에 따라 다를 수 있으며, 무작위 초기화, 또는 데이터 포인트를 기반으로 초기화하는 등의 방법이 사용될 수 있습니다.군집 할당: 각 데이터 포인트는 가장 가까운 군집 중심에 할당됩니다. 이 때 거리 측정 방법으로는 유클리드 거리나 맨해튼 거리 등이 주로 사용됩니다.군집 .. 2024. 4. 28. 이전 1 2 3 4 ··· 8 다음
