이번에는 Supervised Learning (지도학습)에 데하여 한번 알아보겠습니다. Supervised Learning (지도학습) 이란?지도학습은 Machine Learning(기계학습)의 한 분야로, 입력 데이터와 그에 대응하는 정답(레이블)을 함께 제공받아 학습하는 방법입니다. 이 과정을 통해 알고리즘은 새로운 입력 데이터에 대해 정확한 출력을 예측할 수 있는 모델을 만듭니다. 주요한 특징들에 데하여 더 살펴보면 1. 레이블이 있는 데이터 사용 각 데이터 포인트에는 입력값과 그에 대응하는 정답이 함께 제공됩니다.예를 들어, 이미지 분류 작업에서는 이미지(입력)와 그 이미지가 나타내는 객체의 이름(출력)이 쌍을 이룹니다.사진과 그 사진의 태그(예: "강아지", "고양이")가 쌍으로 주어지면, 모델..
이번에는 Supervised Learning (지도학습)에 데한 개념에 데하여 한번 알아보겠습니다.Supervised Learning (지도학습)지도학습은 머신러닝의 한 분야로, 라벨이 있는 데이터를 기반으로 학습하는 알고리즘입니다.입력 데이터와 이에 상응하는 출력 값(목표 또는 라벨)이 주어지며, 모델은 이 데이터를 통해 학습하여 새로운 입력에 대해 예측을 수행할 수 있습니다.지도학습은 크게 회귀(Regression)와 분류(Classification)로 나뉩니다.Regression (회귀)회귀는 연속적인 숫자 값을 예측하는 문제를 다룹니다.예를 들어, 주택의 면적, 방 개수, 위치 등을 기반으로 주택 가격을 예측하는 경우가 이에 해당합니다.회귀 문제에서는 예측하려는 값이 연속적인 숫자로 표현됩니다.예..
Feed-Forward Network Feed-Forward Networks는 가장 기본적인 인공 신경망 구조중 하나로, Input Layer(입력층)에서 Output Layer(출력층)으로 데이터가 순방향으로 흐르는 구조를 의미합니다. 여기서 Data는 각 Layer(층)을 지날 때마다 가중치에 의해 변환되고, Activation Function(활성화 함수)를 통해 다음 Layer(층)으로 전달됩니다 이러한 네트워크는 순환 연결이나 복잡한 Feedback 루프가 없어서 계산이 비교적 간단하고, 다양한 문제에 적용될 수 있습니다. 정리하자면, 데이터가 네트워크를 통해 한 방향으로만 흐른다는 것을 의미합니다. 입력 데이터는 Input Layer(입력층)에서 시작하여 Hidden Layer(은닉층)을 거쳐..
