소프트웨어 공장

SciPy 확률 분포와 난수 생성 (SciPy.stats)1. 서론확률과 통계는 데이터 분석과 머신러닝에서 매우 중요한 역할을 합니다. 특히 확률 분포는 데이터의 특성을 이해하고 예측 모델을 만드는 데 필수적입니다. SciPy의 scipy.stats 모듈은 다양한 확률 분포와 통계 함수를 제공하여 확률 모델을 쉽게 다룰 수 있도록 돕습니다.이번 포스팅에서는 SciPy를 활용한 확률 분포의 기본 개념과 난수 생성 방법을 자세히 살펴보겠습니다.2. 확률 분포란?확률 분포(Probability Distribution)는 특정 확률 변수에 대해 발생할 수 있는 값과 그 값에 대한 확률을 정의하는 수학적 함수입니다. 확률 분포는 이산 분포와 연속 분포로 나뉩니다.2.1. 이산 확률 분포이산 확률 분포는 특정한 정..

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..

Python SciPy로 배우는 기술 통계 (평균, 중앙값, 표준편차 등)1. 기술 통계란?기술 통계(Descriptive Statistics)는 데이터의 특성을 요약하고 설명하는 통계 방법입니다. 일반적으로 평균, 중앙값, 표준편차, 분산과 같은 수치를 통해 데이터의 중심 경향과 변동성을 파악합니다. 이는 데이터 분석의 첫 단계로, 데이터의 기본적인 분포와 특성을 이해하는 데 필수적입니다.Python에서는 SciPy의 stats 모듈을 이용해 이러한 기술 통계를 손쉽게 계산할 수 있습니다. 이 글에서는 SciPy를 활용해 다양한 기술 통계 지표를 계산하고, 이를 실제 예제와 함께 설명하겠습니다.2. 데이터 준비 및 기본 설정먼저, Python과 SciPy 환경이 준비되어 있어야 합니다. 다음과 같이 S..

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..

SciPy 신호 간 상관 분석1. 서론신호 처리 분야에서 서로 다른 두 신호 간의 유사성을 분석하는 방법 중 하나는 상관 분석(correlation analysis)입니다. 상관 분석은 한 신호가 다른 신호와 얼마나 유사한지를 정량적으로 평가하는 방법으로, 특히 신호 정렬, 잡음 제거, 패턴 인식 등 다양한 분야에서 활용됩니다.이 글에서는 Python의 SciPy 라이브러리를 활용하여 신호 간 상관 분석을 수행하는 방법을 상세히 다룹니다. 상관 분석의 기본 개념을 설명하고, 실제 예제를 통해 SciPy의 scipy.signal.correlate와 scipy.signal.correlate2d 함수를 사용하는 방법을 소개합니다.2. 상관 분석의 기본 개념상관 분석은 두 신호의 유사성을 측정하는 통계적 방법입..

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..

SciPy 주파수 분석과 스펙트로그램1. 서론신호 처리에서 주파수 분석은 시간 도메인에서 관측된 신호를 주파수 도메인으로 변환하여 신호의 구성 성분을 분석하는 과정입니다. 이는 소리, 이미지, 진동 등 다양한 형태의 데이터를 분석하는 데 필수적인 과정으로, 신호의 특성을 파악하고 문제를 진단하는 데 중요한 역할을 합니다.특히, 주파수 분석을 시각화하는 대표적인 방법으로 스펙트로그램(Spectrogram)이 있습니다. 스펙트로그램은 시간과 주파수의 변화를 동시에 시각화하여 신호의 특성을 쉽게 이해할 수 있도록 도와줍니다. 이 글에서는 SciPy의 signal 모듈을 활용해 주파수 분석과 스펙트로그램을 생성하는 방법을 살펴보겠습니다.2. 푸리에 변환을 통한 주파수 분석2.1 푸리에 변환의 개념푸리에 변환(F..

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..

SciPy 푸리에 변환 (FFT)1. 서론디지털 신호 처리에서 푸리에 변환(Fourier Transform)은 시간 영역의 신호를 주파수 영역으로 변환하는 중요한 도구입니다. 이 과정은 복잡한 신호를 다양한 주파수 성분으로 분해하여 분석하고 이해하는 데 도움을 줍니다. SciPy는 빠른 푸리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT) 기능을 제공하여 효율적으로 신호를 분석할 수 있도록 지원합니다.이 글에서는 SciPy의 scipy.signal과 scipy.fft 모듈을 활용하여 푸리에 변환을 수행하고, 신호 분석 방법을 설명하겠습니다. 또한, 예제 코드를 통해 실습을 진행하면서 푸리에 변환의 실제 활용 방법을 익혀보겠습니다.2. 푸리에 변환의 개념2.1 시간 영역과 주파수 영역시간 영역(..

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..