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SciPy를 활용한 곡선 맞추기 (curve_fit)

SciPy를 활용한 곡선 맞추기 (curve_fit)1. 개요데이터 분석과 과학적 연구에서는 관측된 데이터를 설명하는 수학적 모델을 찾는 과정이 중요합니다. 이러한 모델을 통해 데이터를 분석하고, 예측을 수행하며, 현상을 보다 잘 이해할 수 있습니다. SciPy의 curve_fit 함수는 주어진 데이터를 기반으로 특정 함수 형태에 가장 잘 맞는 최적의 매개변수를 찾는 데 사용됩니다.이 포스팅에서는 scipy.optimize.curve_fit을 이용하여 데이터를 곡선에 맞추는 방법을 자세히 설명하고, 다양한 예제를 통해 실습해보겠습니다.2. curve_fit 함수 개요scipy.optimize.curve_fit 함수는 비선형 최소제곱법을 이용하여 관측 데이터에 주어진 함수 형태를 적합(fitting)하는 ..

활성화 함수란? (ReLU, Sigmoid, Tanh 등)

활성화 함수란? (ReLU, Sigmoid, Tanh 등)1. 활성화 함수의 개념활성화 함수(Activation Function)는 인공신경망에서 뉴런의 출력값을 결정하는 중요한 요소입니다. 신경망에서 입력을 받은 뉴런은 가중치와 편향을 적용한 후, 활성화 함수를 거쳐 최종 출력을 내보냅니다. 이 함수는 비선형성을 추가하여 신경망이 복잡한 패턴을 학습할 수 있도록 돕습니다.활성화 함수가 없다면 신경망의 각 층은 단순한 선형 변환만 수행하게 되고, 깊이가 아무리 깊어도 하나의 선형 모델과 동일한 표현력을 가지게 됩니다. 따라서 활성화 함수는 신경망이 비선형 문제를 해결할 수 있도록 하는 핵심적인 역할을 합니다.2. 대표적인 활성화 함수2.1. 시그모이드(Sigmoid) 함수시그모이드 함수는 입력값을 0과 ..