소프트웨어 공장

TensorFlow란? 설치 및 기본 사용법1. TensorFlow란?TensorFlow는 Google Brain 팀에서 개발한 오픈 소스 딥러닝 프레임워크로, 머신러닝 및 딥러닝 모델을 구축하고 훈련하는 데 널리 사용됩니다. 다양한 플랫폼에서 실행할 수 있으며, GPU 및 TPU 가속을 활용하여 높은 성능을 제공합니다.TensorFlow의 특징다양한 플랫폼 지원: Windows, Linux, macOS뿐만 아니라 모바일 및 임베디드 기기에서도 실행 가능자동 미분 기능: 그래디언트 계산 자동화 (TensorFlow의 tf.GradientTape 활용)확장성: 작은 모델부터 대규모 분산 학습까지 지원풍부한 생태계: Keras API 통합, TensorFlow Lite, TensorFlow.js, Tenso..

딥러닝에서의 하이퍼파라미터 튜닝 기초딥러닝 모델의 성능을 결정짓는 중요한 요소 중 하나는 하이퍼파라미터 튜닝입니다. 하이퍼파라미터는 모델이 학습하는 과정에서 설정해야 하는 값으로, 모델의 성능에 큰 영향을 미칩니다. 본 포스팅에서는 딥러닝에서 하이퍼파라미터 튜닝의 기본 개념과 주요 하이퍼파라미터의 역할, 그리고 이를 최적화하는 방법에 대해 설명하겠습니다.1. 하이퍼파라미터란?하이퍼파라미터(hyperparameter)는 모델의 학습 과정에서 조정해야 하는 값으로, 학습 전에 설정되며 데이터로부터 직접 학습되지 않습니다. 반면에 모델의 가중치(weight)와 편향(bias)은 학습을 통해 자동으로 업데이트되는 파라미터(parameter)입니다.하이퍼파라미터는 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다.모델 하이퍼파라..

심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)의 구조와 원리1. 개요딥러닝(Deep Learning)의 핵심 요소 중 하나는 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)입니다. DNN은 다층 퍼셉트론(MLP: Multi-Layer Perceptron)의 확장된 형태로, 입력층(Input Layer), 여러 개의 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer)으로 구성됩니다. 이 글에서는 DNN의 구조와 동작 원리를 자세히 살펴보고, 예제 코드를 통해 실제 구현 방법을 설명하겠습니다.2. 심층 신경망의 구조2.1 입력층(Input Layer)입력층은 신경망에 데이터를 제공하는 역할을 합니다. 입력층의 뉴런 개수는 입력 데이터의 특징(feature) 개수와 동일합..

활성화 함수 선택 방법과 딥러닝 성능 최적화딥러닝 모델을 설계할 때 활성화 함수(Activation Function)의 선택은 성능에 큰 영향을 미칩니다. 활성화 함수는 신경망의 각 뉴런이 출력할 값을 결정하는 비선형 함수로, 신경망이 복잡한 패턴을 학습할 수 있도록 도와줍니다. 이번 글에서는 활성화 함수의 종류와 특성을 비교하고, 최적의 활성화 함수를 선택하는 방법을 설명하겠습니다.1. 활성화 함수의 역할활성화 함수는 입력 값을 특정 범위로 변환하는 역할을 합니다. 만약 활성화 함수가 없다면 신경망의 모든 층이 단순한 선형 변환만 수행하게 되어, 깊은 네트워크를 사용할 이유가 없어집니다. 비선형성을 추가함으로써 신경망은 더 복잡한 관계를 학습할 수 있습니다.2. 주요 활성화 함수와 특성 비교(1) 시그..

데이터 전처리와 피처 스케일링 기법딥러닝 모델을 효과적으로 학습시키기 위해서는 적절한 데이터 전처리가 필수적입니다. 데이터 전처리는 원시 데이터를 모델이 이해할 수 있도록 변환하는 과정이며, 그중에서도 피처 스케일링(feature scaling)은 모델의 성능을 크게 향상시키는 중요한 단계입니다. 이번 포스팅에서는 데이터 전처리와 피처 스케일링 기법에 대해 설명하고, Python을 활용한 예제 코드도 함께 살펴보겠습니다.1. 데이터 전처리란?데이터 전처리는 머신러닝 및 딥러닝 모델이 효과적으로 학습할 수 있도록 데이터를 변환하는 과정입니다. 주로 다음과 같은 작업이 포함됩니다.결측치 처리 (Missing Value Handling): 누락된 데이터를 채우거나 제거하는 과정이상치 처리 (Outlier Ha..

배치 정규화(Batch Normalization)와 학습 속도 향상 기법1. 서론딥러닝 모델을 학습할 때, 신경망이 깊어질수록 학습이 어려워지는 현상이 발생합니다. 특히, 입력 데이터의 분포가 각 층을 거치면서 변화하는 현상을 내부 공변량 변화(Internal Covariate Shift) 라고 합니다. 이러한 현상은 학습을 불안정하게 만들고, 최적의 가중치를 찾는 과정을 어렵게 합니다.이를 해결하기 위해 Ioffe와 Szegedy(2015)는 배치 정규화(Batch Normalization, BN) 기법을 제안했습니다. 이 기법은 신경망의 각 층에서 미니배치 단위로 입력 데이터를 정규화하여 학습을 원활하게 진행할 수 있도록 도와줍니다. 이번 포스팅에서는 배치 정규화의 원리와 적용 방법을 살펴보고, 학습..

과적합(Overfitting)과 정규화 기법 (L1/L2 정규화, 드롭아웃)1. 과적합(Overfitting)이란?딥러닝 모델을 훈련할 때 가장 중요한 목표는 훈련 데이터뿐만 아니라 새로운 데이터에도 잘 일반화할 수 있도록 하는 것입니다. 하지만 때때로 모델이 훈련 데이터에 지나치게 적응하여 새로운 데이터에서는 제대로 성능을 발휘하지 못하는 현상이 발생하는데, 이를 "과적합(Overfitting)"이라고 합니다.과적합이 발생하면 훈련 데이터에서는 높은 성능을 보이지만, 검증 데이터나 실제 데이터에서는 성능이 저하됩니다. 이는 모델이 데이터의 패턴을 학습하기보다 단순히 암기하는 것에 가까워지는 현상입니다.과적합은 다음과 같은 원인으로 발생할 수 있습니다:모델의 복잡도가 너무 높음: 뉴런과 레이어 수가 너무..

학습률(Learning Rate)과 그 중요성1. 학습률(Learning Rate)란?딥러닝에서 학습률(learning rate)은 신경망이 가중치를 업데이트하는 속도를 조절하는 중요한 하이퍼파라미터입니다. 학습률이 너무 크면 최적의 해를 찾지 못하고 진동하거나 발산할 수 있으며, 반대로 너무 작으면 학습이 느려지고 지역 최적점(local minimum)에 갇힐 위험이 있습니다.학습률은 다음과 같은 경사 하강법(Gradient Descent) 알고리즘에서 사용됩니다.$$ w_{new} = w_{old} - \eta \nabla L(w) $$여기서,$ w $ : 모델의 가중치$ \eta $ : 학습률$ \nabla L(w) $ : 손실 함수의 기울기(gradient)즉, 학습률은 신경망이 기울기의 방향으로..

확률적 경사 하강법(SGD)과 배치 경사 하강법딥러닝 모델을 학습할 때 가장 중요한 과정 중 하나는 최적화(Optimization)입니다. 최적화 과정에서 가장 널리 사용되는 알고리즘이 바로 경사 하강법(Gradient Descent, GD)입니다. 경사 하강법은 손실 함수의 기울기를 이용하여 가중치를 조정하고, 손실이 최소화되는 방향으로 모델을 업데이트하는 방식입니다.이번 글에서는 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD)과 배치 경사 하강법(Batch Gradient Descent)의 개념, 차이점, 장단점에 대해 알아보고, Python을 활용하여 직접 구현해보겠습니다.1. 경사 하강법(Gradient Descent)이란?경사 하강법은 딥러닝 모델의 가중치를 최적..

경사 하강법(Gradient Descent)과 최적화 알고리즘 비교1. 개요딥러닝 모델을 훈련할 때 가장 중요한 개념 중 하나는 경사 하강법(Gradient Descent)입니다. 신경망의 가중치를 최적화하는 과정에서 사용되며, 손실 함수를 최소화하는 방향으로 학습이 진행됩니다. 그러나 경사 하강법에도 다양한 변형이 있으며, 각 방법은 특정한 장점과 단점을 가지고 있습니다. 이번 포스팅에서는 경사 하강법의 기본 개념을 이해하고, 다양한 최적화 알고리즘을 비교하여 실전에서의 선택 기준을 정리해보겠습니다.2. 경사 하강법(Gradient Descent) 개념2.1 경사 하강법이란?경사 하강법은 손실 함수(Loss Function) 를 최소화하기 위해 함수의 기울기를 따라 이동하는 최적화 기법입니다. 수학적으..