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파이썬으로 배우는 인공지능수학2024.10.111. 퍼셉트론과 인공지능의 역사 1.1. 퍼셉트론의 탄생과 한계 퍼셉트론(Perceptron)은 1958년 미국의 심리학자 프랭크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)에 의해 개발된 인공 신경망의 초기 모델이다. 퍼셉트론은 인간의 뇌에서 작동하는 뉴런의 기초적인 기능을 모사한 것으로, 입력값과 가중치의 선형 조합을 통해 출력값을 계산하는 알고리즘이다. 이러한 퍼셉트론의 등장은 인공지능 역사에 있어 중요한 이정표가 되었다. 로젠블라트는 퍼셉트론 개념을 바탕으로 단순한 패턴 인식 문제를 해결할 수 있는 기계를 개발했다. 퍼셉트...2024.10.11
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경사하강법과 딥러닝2024.11.251. 딥러닝 모델링 성능 향상 기법 1.1. 연속형 모델 손실함수 1.1.1. 손실함수 손실함수는 신경망 모델의 예측값과 실제값 간의 오차를 정량화하는 척도이다. 이는 신경망 모델의 성능을 평가하고 학습을 진행하는 데 필수적인 요소이다. 적절한 손실함수를 선택하는 것은 모델 성능 향상을 위해 매우 중요하다. 연속형 모델의 경우, 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE)가 가장 일반적으로 사용되는 손실함수이다. MSE는 예측값과 실제값의 차이를 제곱하여 평균한 값으로, 모델의 예측 정확도를 최대화하도록 학습을...2024.11.25