728x90 반응형 PROGRAMMING53 🧠 딥러닝, 데이터셋부터 제대로 알자! — Training, Validation, Test 데이터의 역할과 분할 비율, 그리고 실전 예시까지딥러닝 공부를 하다 보면 늘 마주치는 세 가지 데이터셋이 있습니다. 바로 Training Set, Validation Set, Test Set이죠.모델을 만들고 학습시키는 데 있어 이 데이터셋들은 굉장히 중요한 역할을 합니다.이번 글에서는 이 세 가지 데이터셋이 어떤 역할을 하는지, 어떤 비율로 나누는 게 좋은지, 그리고 실제 프로젝트에서는 어떻게 사용되는지 구체적으로 살펴보겠습니다.✅ 딥러닝에서 사용하는 세 가지 데이터셋1. Training Set (훈련 데이터셋)말 그대로 모델을 학습시키는 데 사용하는 데이터입니다.신경망의 가중치와 바이어스를 업데이트하는 데 사용돼요.학습 과정에서 이 데이터를 반복적으.. 2025. 4. 14. 🤖 Tabular Data에선 왜 MLP가 잘 안 먹힐까? – 유도 바이어스의 문제 딥러닝이 이미지나 자연어 처리에서는 탁월한 성능을 보이는 반면, 엑셀처럼 생긴 표(table) 형태의 데이터, 즉 tabular data에선 예상보다 성능이 잘 안 나오는 경우가 많습니다.왜 그럴까요? 바로 "유도 바이어스(inductive bias)" 때문입니다.🎯 유도 바이어스란?머신러닝 모델은 학습 데이터를 일반화해서 새로운 데이터를 예측하려고 합니다. 이때, 모델이 어떤 식으로 일반화를 하려는지에 대한 **"사전 가정"**을 유도 바이어스라고 합니다.예를 들어,CNN은 공간적인 연속성을 가정합니다. (→ 이미지에 적합)RNN은 시간적 순서를 가정합니다. (→ 시계열, 자연어에 적합)이러한 가정 덕분에 모델이 적은 데이터로도 잘 일반화할 수 있는 거죠.📊 Tabular Data의 특징Tabula.. 2025. 4. 13. [딥러닝] 활성 함수(Activation Function)란? 왜 필요할까? 딥러닝(Deep Learning) 모델에서 활성 함수(Activation Function)는 신경망의 중요한 요소 중 하나입니다.활성 함수가 없다면, 신경망은 단순한 선형 변환만 수행하게 되어 다층 신경망을 사용해도 단층 신경망과 동일한 성능을 내게 됩니다.따라서, 비선형성을 추가하여 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 하는 것이 활성 함수의 역할입니다.1. 활성 함수의 개념활성 함수는 뉴런의 입력을 받아 출력을 결정하는 수학적 함수입니다. 이 함수는 입력 값을 변환하여 다음 층으로 전달하며, 네트워크가 다양한 패턴을 학습할 수 있도록 합니다.활성 함수의 주요 역할은 다음과 같습니다:비선형성 추가: 선형 변환만으로는 신경망의 깊이가 의미가 없지만, 활성 함수가 비선형성을 추가하면 복잡한 데이터 패턴을 학습할.. 2025. 4. 1. [엑셀 VBA] VBA의 구성 요소 자세히 알아보기 (개체, 속성, 메서드, 인수) 먼저 보고 오셔야 할 게시글입니다! [엑셀 VBA] 엑셀 VBA 기초 문법_문법 구조와 코드 다루기 위 게시글에서 간단하게 다뤘던 VBA 의 구성 요소들에 대해 좀 더 자세히 알아보겠습니다. 엑셀 VBA(Visual Basic for Applications)는 개체(Object), 속성(Property), 메서드(Method), 문장(Statement) 등의 요소로 구성됩니다.이 글에서는 VBA 코드의 기본 구성 요소를 알아보고, 인수 생략 규칙도 함께 살펴보겠습니다.1️⃣ 개체 (Object)란?VBA에서 개체(Object) 는 엑셀에서 처리 대상이 되는 독립적인 요소를 의미합니다.✅ 개체 예시Workbook (파일)Worksheets (시트)Chart (차트)Cell (셀)✅ 개체의 계층 구조VB.. 2025. 2. 20. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 14 다음 728x90 반응형
