다양한 이야기들🍃

첫 글이니깐 딴 말을 조금 적어보자면,,!!2025.01.06(월) 부터 캡스톤1을 위한 동계방학 스터디.. 랩실 생활이 시작됐다! 오늘이 1월 8일 이니깐 3일차가 되겠다..서00 양이 내가 가게되는 랩실이 방학 일정도 그렇고 학기 중에도 그렇고 빡세다고 말해주었는데..나도 빡세게 살기를 좋아하고 추구하는 타입이라, 나랑 잘 맞겠다며 도전적으로 걱정 하나 없이 스터디를 시작하였다. 1일차인 월요일에는 주요 파이썬 문법을 전체적으로 보았고,2일차인 화요일에는 파이토치 카테고리에 있는 여러가지 모델을 공부하고 요약했다. 3일차인 오늘 수요일에는, 점심먹고 교수님과의 미팅시간이 잡혔다. (깜짝공개받았다..)파이썬과 파이토치 강의를 보내주시며 (영어강의..), 공부하며 요약하라고 하셨는데...그 요약을 보여드..

CNN이란?Convolutional Neural Network 의 앞 문자를 따서 부르는 것으로 '합성곱 신경망'이라고 한다.이미지 처리와 같은 공간 데이터 분석에 특화된 딥러닝 모델이다.    CNN 구조는 합성곱과 풀링을 통해 입력 이미지를 처리하고, 최종적으로 완전 연결층을 통해 클래스(숫자 0~9)를 예측한다.이 과정은 특징 추출(feature extraction)과 분류(classification)의 두 단계로 구성되어 있다.  1. 입력층(Input Layer)크기: 32x32 픽셀의 이미지 입력.위 사진의 손글씨 숫자 3.2. 특징 추출(Feature Extraction) 1) 첫 번째 합성곱층 (C₁: Convolution Layer)필터 크기: 5x5 크기의 합성곱 필터 적용.출력 크기:..

Softmax Classifier는 다중 클래스 분류(Multi-Class Classification) 문제를 해결하기 위한 머신러닝 및 딥러닝 모델이다.이 모델은 '입력 데이터를 여러 클래스로 분류하는 작업'에서 확률 분포(probability distribution)를 출력한다.  Softmax Classifier는 다중 클래스 분류 문제에서 사용된다입력 데이터는 선형 변환(Wx + b)를 거친 후 Softmax 함수를 통해 확률로 변환됩니다.Cross-Entropy Loss를 이용해 실제 정답과의 차이를 최소화하도록 학습한다.확률값이 가장 높은 클래스를 최종 예측값으로 반환한다.  Softmax란? 🧐    Softmax 함수는 여러 클래스에 대한 확률 값(0~1)을 계산하고, 모든 확률의 합이 ..

DataLoader란?DataLoader는 데이터를 효율적으로 관리하고 처리하기 위해, 대규모 데이터를 모델 학습에 사용하기 쉽게 나눠서 로드하고, 배치(batch) 단위로 처리하는 도구이다.모델 학습이나 검증 시, 데이터를 자동으로 샘플링, 섞기(shuffle), 배치(batch) 크기 설정 등의 기능을 제공한다.반복자(iterator) 역할을 수행하여 한 번에 하나의 배치를 모델에 전달한다. - 핵심 개념- Dataset: 데이터를 저장하고 관리하는 구조TensorDataset, ImageFolder 등 사용 가능DataLoader: Dataset을 감싸고, 배치 단위로 데이터를 로드batch_size: 한 번에 처리할 데이터의 크기shuffle: 데이터 섞기 여부 설정 (True로 설정하면 무작위로..

Wide and Deep Learning은 Google에서 개발한 추천 시스템(Recommendation System) 모델로, 2016년에 발표되었다.이 모델은 기억(Memorization)과 일반화(Generalization)를 동시에 수행할 수 있도록 설계되었다. 개념 🌟 Wide(넓은) 부분과 Deep(깊은) 부분을 결합한 하이브리드 모델이다.Wide 모델:선형 모델(Linear Model) 기반으로, 기존 데이터 패턴을 활용한다.Deep 모델:신경망(Neural Network) 기반으로, 새로운 패턴(일반화)을 학습한다.      입력 데이터는 행렬 X로 표현되고, a와 b는 각각의 특성을 나타낸다.각 행(row)은 하나의 데이터 포인트이며, 열(column)은 특성이다. 가중치는 벡터 W로 ..

로지스틱이란? 🧐"로지스틱"은 시그모이드 함수의 또 다른 이름인 로지스틱 함수에서 유래했습니다.수학적 기반은 회귀(Regression)를 사용하지만, 출력이 확률 값을 의미하므로 분류 (Classification) 문제를 해결하기 위한 지도학습 (Supervised Learning) 알고리즘입니다.시그모이드 함수란? 🧐(출처 : https://datasciencebeehive.tistory.com/80)  주로 S자 형태의 곡선을 그리는 함수로, 수학적으로는 다음과 같이 표현할 수 있습니다.    시그모이드 함수의 특징출력 범위: 시그모이드 함수의 출력값은 항상 0과 1 사이입니다. 이 특성 때문에 이 함수는 확률을 나타내는 데에 아주 적합합니다.S자 곡선: 시그모이드 함수는 S자 형태의 곡선을 그립..