i-will-going 님의 블로그

서론AI 기계학습에서 파라미터 업데이트는 모델이 학습을 진행하면서 최적의 성능을 찾아가는 핵심 과정입니다. 파라미터는 신경망의 가중치와 편향을 포함하며, 이를 조정하여 모델의 성능을 향상시킵니다. 일반적으로 경사 하강법(Gradient Descent)과 같은 최적화 기법을 활용하여 파라미터를 업데이트합니다. 이 과정에서 학습률(Learning Rate)의 설정이 중요한데, 학습률이 너무 크면 최적의 값을 지나칠 위험이 있으며, 너무 작으면 학습 속도가 느려질 수 있습니다. 따라서 적절한 학습률과 업데이트 전략을 선택하는 것이 중요합니다. 파라미터 업데이트는 모델의 수렴 속도를 결정하는 중요한 요소이며, 이를 효과적으로 조절하면 더욱 정확한 예측이 가능합니다. 또한, 다양한 최적화 기법을 적용하여 모델의 ..

서론AI 기계학습에서 손실(loss) 계산은 모델의 예측값과 실제값 사이의 차이를 측정하는 중요한 과정입니다. 손실 함수는 모델이 학습하는 동안 최적화 알고리즘이 손실을 최소화하도록 돕는 역할을 합니다. 손실 계산을 통해 신경망이 얼마나 정확하게 학습했는지를 평가할 수 있으며, 이를 기반으로 모델이 업데이트됩니다. 손실 함수는 문제 유형에 따라 다르게 설정되며, 분류 문제에서는 크로스 엔트로피(Cross-Entropy), 회귀 문제에서는 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE) 등이 사용됩니다. 손실을 효과적으로 계산하고 감소시키는 과정은 모델 성능을 높이는 데 필수적인 요소입니다. 또한, 적절한 손실 함수를 선택하는 것이 모델의 학습 속도와 정확도에 큰 영향을 미칩니다. 따라서 손실..

서론AI 기계학습에서 순전파(Forward Propagation)는 모델이 입력 데이터를 처리하여 예측 결과를 생성하는 중요한 단계입니다. 신경망이 학습을 수행하는 과정에서 손실(loss)을 계산하기 위해 반드시 거쳐야 하는 연산이며, 후속 단계인 역전파(Backpropagation)와 함께 최적의 모델을 형성하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 순전파 과정은 입력층(Input Layer)에서 시작하여 여러 개의 은닉층(Hidden Layers)을 거쳐 출력층(Output Layer)까지 데이터를 전달하는 방식으로 진행됩니다. 각 층에서는 가중치(Weights)와 편향(Bias)을 적용한 연산이 이루어지며, 활성화 함수(Activation Function)를 사용하여 비선형성을 추가합니다. 본 글에서는 순전..

서론AI 기계학습 모델을 구축하는 과정에서 초기화는 매우 중요한 단계입니다. 올바른 초기화 방법이 적용되지 않으면 학습이 제대로 이루어지지 않거나 최적의 성능을 확보하지 못할 수 있습니다. 초기화 과정은 특히 신경망 모델에서 중요하며, 적절한 초기 가중치 설정이 수렴 속도와 성능에 미치는 영향이 큽니다. 본 글에서는 AI 모델의 초기화 과정과 각 방법의 장단점에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 또한 초기화는 학습 과정의 안정성을 확보하는 중요한 요소이며, 실험적 연구에서도 많은 논의가 이루어지고 있습니다. 초기 가중치 설정이 잘못되면 모델이 비효율적인 방향으로 학습될 수 있으며, 경우에 따라 훈련이 멈추거나 비정상적인 결과를 초래할 수도 있습니다. 특히, 대규모 데이터셋을 처리하는 딥러닝 모델에서는 초기화가..

목차1. 다트머스 회의와 AI2. 다트머스 회의의 주요 참가자와 연구 주제3. 'Artificial Intelligence' 용어의 탄생과 의의4. 다트머스 회의의 의의와 영향5. 다트머스 회의 이후의 AI 발전과 현재 1. 다트머스 회의와 AI1956년 여름, 미국 뉴햄프셔주 하노버에 위치한 다트머스 대학에서 인공지능 연구의 역사를 바꾼 획기적인 학술회의가 개최되었습니다. '다트머스 인공지능 여름 연구 프로젝트'로 알려진 이 회의는 존 매카시(John McCarthy), 마빈 민스키(Marvin Minsky), 나다니엘 로체스터(Nathaniel Rochester), 클로드 섀넌(Claude Shannon) 등 당대 최고의 과학자들이 주도했습니다. 이들은 1955년에 록펠러 재단에 연구 제안서를 제출하..