소프트웨어 공장

SciPy 보간 그래프 시각화1. 들어가며데이터 분석이나 과학적 계산을 수행하는 과정에서 주어진 데이터 포인트 사이의 값을 추정해야 할 때가 많습니다. 이러한 상황에서 보간(interpolation)은 매우 유용한 방법입니다. 특히, Python의 SciPy 라이브러리에서는 다양한 보간 방법과 함께 시각화 기능을 제공하여 데이터를 쉽게 분석할 수 있습니다.이번 포스팅에서는 SciPy의 interpolate 모듈을 활용해 보간 그래프를 시각화하는 방법에 대해 다루어 보겠습니다. 선형 보간부터 고차 다항식 보간, 스플라인 보간 등을 사용해 다양한 보간 결과를 그래프로 시각화하고 비교해보겠습니다.2. 보간법 개요보간법은 주어진 데이터 포인트를 기준으로 해당 범위 내의 값을 추정하는 방법입니다. SciPy에서는..

TensorFlow의 주요 기능과 데이터 흐름 그래프1. TensorFlow란?TensorFlow는 Google Brain 팀에서 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크로, 주로 딥러닝 모델을 구축하고 학습하는 데 사용됩니다. TensorFlow는 다양한 플랫폼에서 실행할 수 있으며, CPU, GPU, TPU 등 여러 하드웨어 가속을 지원합니다. 또한, TensorFlow는 데이터 흐름 그래프(Data Flow Graph)를 기반으로 연산을 수행하는 특징을 가지고 있어, 병렬 연산과 최적화된 실행이 가능합니다.이 글에서는 TensorFlow의 주요 기능과 데이터 흐름 그래프에 대해 자세히 설명하고, 간단한 예제 코드를 통해 개념을 이해할 수 있도록 하겠습니다.2. TensorFlow의 주요 기능TensorF..

SciPy 스플라인 보간 (UnivariateSpline)1. 스플라인 보간이란?스플라인 보간(Spline Interpolation)은 데이터를 부드러운 곡선으로 연결하는 기법으로, 주어진 데이터 포인트 사이를 다항식으로 보간하는 방법입니다. 특히, UnivariateSpline은 하나의 독립 변수에 대한 스플라인 보간을 수행하는 SciPy의 유용한 도구입니다.일반적인 보간법(선형, 다항식 등)은 단순하지만 데이터가 복잡하거나 불규칙한 경우에는 정확성이 떨어질 수 있습니다. 반면, 스플라인 보간은 자연스럽고 부드러운 곡선을 생성하면서도 과적합(overfitting)을 피할 수 있습니다.SciPy의 scipy.interpolate.UnivariateSpline 클래스는 B-스플라인(basis spline)..

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..

1차원 및 다차원 보간 (Interpolation)1. 보간이란?보간(interpolation)은 주어진 데이터 포인트 사이의 값을 추정하는 방법입니다. 이는 특히 불완전한 데이터 세트를 다룰 때 유용하며, 특정 지점에서의 값을 예측하거나 매끄러운 곡선을 생성하는 데 활용됩니다.SciPy의 scipy.interpolate 모듈은 다양한 보간 방법을 제공하며, 특히 1차원과 다차원 보간을 효과적으로 수행할 수 있도록 돕습니다. 이번 포스팅에서는 1차원과 다차원 보간의 개념과 SciPy를 활용한 구현 방법을 살펴보겠습니다.2. 1차원 보간1차원 보간은 주어진 1차원 데이터 포인트 사이의 값을 추정하는 과정입니다. SciPy에서는 interp1d 함수를 사용하여 1차원 보간을 쉽게 수행할 수 있습니다.2.1 ..

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..

SciPy 상관 관계 분석 (SciPy.stats)1. 상관 관계 분석이란?상관 관계 분석(Correlation Analysis)은 두 변수 간의 관계를 측정하는 통계적 방법입니다. 이는 한 변수의 변화가 다른 변수의 변화와 어떻게 연관되어 있는지를 분석하는 과정입니다. 예를 들어, 학생의 공부 시간과 성적 간의 관계를 파악하고 싶을 때 상관 관계 분석을 사용할 수 있습니다.상관 관계는 -1에서 1 사이의 값을 가지며, 다음과 같이 해석할 수 있습니다.1에 가까운 값: 두 변수는 강한 양의 상관 관계를 가짐 (한 변수가 증가하면 다른 변수도 증가)0에 가까운 값: 두 변수는 상관 관계가 없음-1에 가까운 값: 두 변수는 강한 음의 상관 관계를 가짐 (한 변수가 증가하면 다른 변수는 감소)2. 상관 관계 ..

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..

SciPy 가설 검정 (t-test, chi-square)1. 가설 검정의 개념가설 검정(Hypothesis Testing)은 통계학에서 특정 주장이나 가설이 데이터에 의해 얼마나 타당한지를 검증하는 방법입니다. 주로 귀무가설(null hypothesis, H0)과 대립가설(alternative hypothesis, H1)을 세워, 주어진 데이터가 귀무가설을 기각할 충분한 증거를 제공하는지를 확인하는 과정입니다.가설 검정의 기본 과정귀무가설(H0): 현재의 상태나 기본적인 가정을 나타냅니다.대립가설(H1): 귀무가설과 반대되는 주장입니다.유의 수준(α): 보통 0.05(5%)로 설정하며, 귀무가설을 기각할 기준을 의미합니다.검정 통계량: 주어진 데이터로부터 계산된 통계량입니다.p-value: 검정 통계량..

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..