AIart18 RNN은 순차 및 시계열 데이터 탐색 신경망 RNN(순환 신경망, Recurrent Neural Network)은 인공 신경망의 한 종류로, 유닛 간의 연결이 순환적 구조의 특징을 갖고 있고 순차 및 시계열 데이터를 처리하는 데 매우 효과적인 것으로 입증되었습니다. 그러나 전통적인 RNN 구조는 사라지고 폭발하는 기울기 문제로 어려움을 겪으며 장기적인 의존성을 포착하는 능력을 제한합니다. 최근 몇 년 동안 순환 신경망이라는 새로운 등급의 RNN이 등장하여 이러한 과제에 대한 장래성 있는 해결책을 제공하고 있습니다. 1. 순환 신경망의 개념 순환 신경망은 순차 및 시계열 데이터의 힘을 발휘합니다. 신경망은 기계 학습과 인공 지능의 다양한 영역에 혁명을 일으켰습니다. 네트워크 내에 순환 연결을 도입하여 소멸/폭발 기울기 문제를 해결하는 RNN 구조의 .. 2023. 6. 26. SVM알고리즘은 고차원 공간에서 최적의 초평면을 찾아 데이터를 분류 SVM은 다차원상 변수들의 마진을 최대화하는 사용하기 결정계면을 찾는 간단하면서 높은 성능을 보여주는 알고리즘입니다. 고차원 공간 내에서 최적의 초평면을 식별함으로써 서로 다른 클래스를 분리하여 강력하고 안정적인 결과를 얻을 수 있습니다. SVM의 주요 기능, 장점 및 응용 프로그램을 탐구하여 머신 러닝의 강력한 도구로서의 효과를 보여줍니다. 1. SVM의 주요 개념 A. 초평면 정의 : SVM의 초평면은 데이터 포인트를 각 클래스로 분리하는 의견의 대립이 있는 부분을 나타냅니다. 선형 분리 : SVM은 선형 초평면을 통해 선형 분리 가능한 데이터를 처리할 수 있습니다. 비선형 분리 가능성 : 커널 트릭을 통해 SVM은 비선형 분리 가능한 데이터를 고차원 기능 공간에 투영하여 처리할 수 있습니다. B. .. 2023. 6. 24. 데이터 그룹화의 비결은 특성과 패턴 기반 클러스터링 기술 탐구 클러스터링은 데이터 분석의 한 분야로, 유사한 데이터 포인트를 그룹화하는 데 사용됩니다. 각 그룹 내의 데이터 포인트가 가능한 한 유사하고, 다른 그룹의 데이터 포인트는 가능한 한 유사하지 않도록 데이터 포인트를 별개의 그룹으로 분리하는 것입니다. 이를 기반으로 타깃 마케팅이나 서비스 개선 등 다양한 분야에서 활용이 가능합니다. 1. 클러스터링의 개념 클러스터링은 기술에서 공유 특성 또는 패턴을 기반으로 유사한 데이터 지점을 구성하고 그룹화하는 과정을 말합니다. 알고리즘과 통계 기법을 사용하여 데이터 세트를 분석하고 유사한 동작 또는 속성을 나타내는 데이터 포인트의 클러스터 또는 그룹을 확인합니다. 데이터를 클러스터로 분류함으로써 복잡한 데이터 세트에 대한 숨겨진 관계를 파악하고 분위기를 파악하며 다양한.. 2023. 6. 22. 이미지 인식 및 처리를 위한 CNN(합성곱 신경망) 이해 CNN은 이미지 인식 및 처리 작업을 전문적으로 처리하기 위해 설계된 인공신경망의 한 종류입니다. 일반적인 이미지 분석 방법과는 달리, CNN은 원본 이미지의 가장 핵심적인 특징을 추출하고 학습할 수 있어 탁월한 성능을 자랑합니다. 이 놀라운 기술은 현재 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 1. CNN의 개념 CNN(Convolutional Neural Networks, 합성곱 신경망)은 1989년 인간의 시신경 구조를 모방해 만들어진 인공신경망 알고리즘으로, 이미지 처리와 관련된 작업에 대해 높은 정확도와 효율성을 제공합니다. 이 아키텍처는 컨볼루션 연산과 서브샘플링(또는 풀링) 과정을 통해 이미지의 특징을 추출하고 학습하여, 이미지 인식 및 다양한 응용 분야에서 적용할 수 있습니다. CNN은 이렇게 .. 2023. 6. 20. 이전 1 2 3 4 5 다음
