mirabo01 님의 블로그

딥러닝을 공부하다 보면 거의 반드시 만나게 되는 개념이 있습니다.바로 역전파입니다.이름만 들으면 뭔가 굉장히 어려운 수학처럼 느껴지지만, 실제 핵심은 의외로 단순합니다. 모델이 얼마나 틀렸는지 보고, 그 오차를 뒤에서부터 거꾸로 전달하면서 각 가중치를 얼마나 바꿔야 할지 계산하는 과정이라고 보면 됩니다.쉽게 말하면 딥러닝 모델이 문제를 풀고 난 뒤 “어디서 얼마나 잘못됐는지”를 거꾸로 추적해서 내부 연결값을 조금씩 수정하는 방식입니다.그래서 역전파는 딥러닝에서 단순히 한 번 예측하는 과정이 아니라, 모델이 점점 더 잘 맞히도록 스스로 조정해가는 핵심 메커니즘이라고 볼 수 있습니다.#역전파 #딥러닝 #인공신경망 #딥러닝학습 #오차역전파 #머신러닝기초 #AI입문딥러닝은 어떻게 학습할까역전파를 이해하려면 먼저..

딥러닝을 공부하다 보면 이미지 분류, 객체 인식, 얼굴 인식 같은 주제에서 거의 빠지지 않고 등장하는 모델이 있습니다.바로 CNN입니다.이름은 익숙한데, 막상 처음 보면 합성곱, 필터, 특징맵, 풀링 같은 단어가 한꺼번에 나와서 구조가 더 복잡하게 느껴질 수 있습니다.그런데 핵심만 먼저 잡으면 CNN은 생각보다 단순하게 이해할 수 있습니다.가장 짧게 말하면 CNN은 이미지 같은 격자 형태의 데이터에서 중요한 패턴을 자동으로 뽑아내는 딥러닝 모델입니다.쉽게 말하면 사람이 눈으로 보면서 “여기엔 모서리가 있네”, “여긴 둥근 모양이네”, “이건 귀처럼 보이네”라고 특징을 찾는 과정을 신경망이 여러 층을 거치며 자동으로 학습하는 구조라고 보면 됩니다.#CNN #합성곱신경망 #이미지처리 #딥러닝 #인공신경망 #..

AI를 공부하다 보면 딥러닝이라는 단어를 정말 자주 만나게 됩니다.이미지 인식, 음성 인식, 번역, 챗봇, 생성형 AI까지 거의 모든 최신 AI 이야기에는 딥러닝이 빠지지 않습니다.그런데 막상 처음 들으면 “딥러닝이 머신러닝이랑 뭐가 다른 거지?” “인공신경망은 또 뭐지?” 하는 부분에서 헷갈리기 쉽습니다.가장 짧게 말하면 딥러닝은 인공신경망을 여러 층으로 쌓아 데이터를 학습하는 머신러닝 방식입니다.즉 딥러닝을 이해하려면 먼저 인공신경망이 어떤 구조인지, 그리고 왜 층이 많아질수록 더 복잡한 패턴을 배울 수 있는지를 보면 됩니다.#딥러닝 #인공신경망 #신경망구조 #머신러닝기초 #AI입문 #딥러닝뜻 #DeepLearning딥러닝이란 무엇일까딥러닝은 머신러닝의 한 분야입니다. 다만 일반적인 머신러닝보다 인공..