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기계학습에서 자주 쓰이는 k-NN 용어 이해하기 기계학습에서 자주 쓰이는 k-NN 용어 이해하기안녕하세요 여러분 😊머신러닝을 공부하다 보면 수없이 마주치게 되는 용어들, 그중에서도 k-NN (k-최근접 이웃)은 꼭 짚고 넘어가야 할 개념 중 하나죠.오늘은 이 k-NN에 대해 기초부터 차근차근 설명드릴게요. 어렵게 느껴졌던 분들도 이번 글을 통해 개념이 한눈에 정리되는 기분을 느끼실 수 있을 거예요!함께 공부해보며 머신러닝의 기본기를 다져볼까요?목차k-NN이란 무엇인가요?k-NN의 작동 원리k 값의 의미와 선택 기준k-NN의 장단점 비교활용 사례와 적합한 문제 유형자주 묻는 질문 (FAQ)k-NN이란 무엇인가요?k-NN은 k-Nearest Neighbors의 줄임말로, 거리 기반의 분류 및 회귀 알고리즘입니다. 매우 직관적이고 간단한 개념이지만, 실제.. 2025. 4. 6.
AI 모델 디버깅 필수 용어: 오차 역전파와 그래디언트 체크 AI 모델 디버깅 필수 용어: 오차 역전파와 그래디언트 체크안녕하세요, 여러분! 딥러닝 모델을 개발하다 보면 결과가 원하는 대로 나오지 않아 당황한 경험 있으시죠?특히 학습 과정에서 모델이 제대로 학습하고 있는지, 혹은 어디에서 오류가 발생했는지 파악하는 건 정말 중요한 일인데요.오늘은 그런 여러분들을 위해 딥러닝 디버깅의 핵심 개념인 '오차 역전파'와 '그래디언트 체크'에 대해 아주 쉽게 풀어보려고 해요.딥러닝을 처음 시작한 분들도 이해할 수 있도록, 개념부터 실제 사용법까지 차근차근 알려드릴게요!목차 오차 역전파란 무엇인가 오차 역전파의 작동 원리 그래디언트 체크란 무엇인가 그래디언트 체크 구현 방법 디버깅 시 흔한 오류와 해결 팁 마무리 정리 및 참고자료 오차 역전파란 무엇인가딥러닝 모델에.. 2025. 4. 5.
데이터 불균형이란? 해결을 위한 용어와 방법 소개 데이터 불균형이란? 해결을 위한 용어와 방법 소개안녕하세요! 오늘은 데이터 분석과 머신러닝을 공부하거나 실제로 활용해보신 분들이라면 한 번쯤 겪었을 문제, 바로 ‘데이터 불균형’에 대해 이야기해보려고 해요. 모델을 학습시키면 특정 클래스만 잘 맞추고, 다른 클래스는 거의 무시되는 것 같은 느낌... 혹시 받아보신 적 있으신가요? 이런 문제를 이해하고 해결하려면 몇 가지 중요한 개념과 기법들을 알아야 한답니다. 이번 글에서는 이 데이터 불균형이 무엇인지, 왜 문제가 되는지, 그리고 이를 해결하기 위해 우리가 사용할 수 있는 방법들을 차근차근 소개해드릴게요!📋 목차데이터 불균형이란?왜 데이터 불균형이 문제인가요?데이터 불균형 관련 주요 용어해결 방법 1: 데이터 리샘플링해결 방법 2: 알고리즘적 접근.. 2025. 4. 5.
드롭아웃 vs 배치 정규화: 딥러닝 용어 비교 분석 드롭아웃 vs 배치 정규화: 딥러닝 용어 비교 분석 안녕하세요 여러분! 오늘은 딥러닝을 공부하면서 한 번쯤은 헷갈려봤을 드롭아웃(Dropout)과 배치 정규화(Batch Normalization)에 대해 속 시원하게 비교해보는 시간을 가져보려 해요. 두 용어 모두 신경망 학습을 보다 효과적으로 만들기 위한 기법인데, 어떤 상황에서 어떤 방법을 선택해야 할지 고민되셨던 분들 많으시죠? 이 글에서는 개념부터 시작해 실제 성능 비교, 그리고 언제 어떤 방식이 더 유리한지도 다뤄보려고 하니, 끝까지 함께 해주세요!목차 드롭아웃(Dropout)란 무엇인가? 배치 정규화(Batch Normalization)란? .. 2025. 4. 4.
에포크와 스텝의 차이: 헷갈리는 AI 학습 용어 정리 에포크와 스텝의 차이: 헷갈리는 AI 학습 용어 정리 안녕하세요 여러분! 딥러닝 공부를 하다 보면 꼭 한 번쯤은 헷갈리는 용어들이 있죠. 특히 ‘에포크(Epoch)’와 ‘스텝(Step)’은 비슷하게 들리지만 실제 의미는 전혀 다르답니다. 오늘은 이 두 개념의 차이를 쉽고 친절하게 풀어보는 시간을 가져볼게요. AI 학습 과정을 더 깊이 이해하고 싶은 분이라면 이번 글 끝까지 함께 해주세요!📋 목차에포크란 무엇인가?스텝이란 무엇인가?에포크와 스텝의 차이점배치 사이즈까지 같이 이해하기실제 예제로 정리해 보기자주 묻는 질문 정리에포크란 무엇인가? 딥러닝에서 자주 등장하는 에포크(Epoch)란 전체 학습 데이터를 신경망에 한 번 모두 통과시킨 횟수를 의미해요. 즉, 전체 데이.. 2025. 4. 4.
그래디언트 소실 문제란? 신경망의 어려운 용어 풀이 그래디언트 소실 문제란? 신경망의 어려운 용어 풀이 안녕하세요 여러분! 인공지능, 딥러닝에 관심 있으신 분들이라면 한 번쯤 들어보셨을 ‘그래디언트 소실 문제’라는 용어, 어렵고 복잡하게만 느껴지셨죠? 오늘은 이 어려운 개념을 쉽고 친절하게 풀어드릴게요. 특히 신경망에 막 입문하신 분들이나, 관련 논문이나 기술서를 읽다 막히신 분들에게 큰 도움이 될 내용입니다.📋 목차 그래디언트 소실 문제란 무엇인가요? 발생 원인과 수학적 배경 그래디언트 소실이 미치는 영향 해결 방법과 대표 기법 .. 2025. 4. 3.
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