소프트웨어 공장

머신러닝과 SciPy의 연동

머신러닝과 SciPy의 연동1. 개요Python에서 머신러닝 작업을 수행할 때 대부분 scikit-learn, TensorFlow, PyTorch와 같은 전용 라이브러리를 활용합니다. 하지만 SciPy 역시 데이터 전처리, 최적화, 통계 분석과 같은 머신러닝의 핵심 작업을 지원하는 기능을 제공합니다. 본 포스팅에서는 SciPy를 활용해 머신러닝 모델을 구축하고, 데이터 분석과 성능 최적화를 진행하는 방법을 알아보겠습니다.2. SciPy와 머신러닝의 관계SciPy는 과학적 컴퓨팅을 위한 라이브러리로, 수치 연산과 통계 분석 기능을 제공합니다. 머신러닝에서 SciPy는 다음과 같은 역할을 수행합니다.데이터 전처리: 희소 행렬(sparse matrix)과 다차원 배열(ndarray) 처리최적화: scipy.o..

역전파 알고리즘(Backpropagation)과 손실 최소화 원리

역전파 알고리즘(Backpropagation)과 손실 최소화 원리1. 서론딥러닝에서 신경망 모델을 학습시키기 위해서는 손실(loss)을 최소화해야 합니다. 이를 위해 가장 널리 사용되는 방법이 바로 역전파 알고리즘(Backpropagation)입니다. 역전파 알고리즘은 신경망의 가중치와 편향을 조정하여 예측값과 실제값 사이의 오차를 줄이는 핵심적인 최적화 기법입니다.이번 포스팅에서는 역전파 알고리즘의 원리와 수식을 이해하고, 이를 Python 코드로 구현해보겠습니다.2. 신경망의 학습 과정신경망 학습 과정은 다음과 같이 진행됩니다.순전파(Forward Propagation): 입력 데이터를 네트워크에 통과시켜 예측값을 얻습니다.손실 계산(Loss Calculation): 예측값과 실제값의 차이를 손실 함..