728x90 deep learning9 Momentum(모멘텀) * 포스트 난이도: HOO_Middle* Machine Learning ver.1: July 27, 2022* AI & Data ver.2: June 21, 2025# Review Comments본업에 충실하다 보니, 매번 포스팅이 늦어지고 있다. 새로운 포스트를 작성하는 것도 중요하겠지만 기존에 오래된 포스트를 업데이트를 하는 일도 중요하다는 생각이 들었다. 내 블로그 특성상 "잡 구하기"와 같이 트렌드적인 요소도 있지만 해당 포스트인 "모멘텀"과 같이 개발자로서 기본적으로 알아둬야 할 내용도 포함되어 있기 때문이다. 해당 포스트는 2022년도에 작성한 포스트이며, 이건 딱 봐도 그냥 내가 기억하기 위해서 작성해둔 포스트처럼 보였다. 질문을 받아서 작성된 포스트도 있지만 이렇게 필요한 내용만 메모장처럼.. 2025. 6. 22. Keras, model.compile() - 파이썬에서 케라스 모델 컴파일이란 * 포스트 난이도: HOO_Middle* Python ver.1: July 28, 2022* Python ver.2: June 14, 2025 # Review CommentsHOOAI 블로그의 방향성은 "정보의 공유"이다. 그렇다 보니 처음부터 "브로"라고 불리는 지인, 구독자, 독자 등 다양한 사람들의 질문을 받거나 내가 궁금했었던 고민이 많았었던 내용을 중점적으로 포스팅을 하고 있다. 따라서 포스트 내용들을 보면 상당히 "뒤죽박죽"이란 걸 알 수 있다. 스타트업 CEO나 기업 CTO들이 관심 있어할 만한 데이터 트렌드 내용부터 이제 막 대학교에 가서 프로그래밍 언어의 입출력에 대해서 궁금해하는 내용 등 정말 다양한 종류의 퍼즐처럼 흩어져 있다. 내가 이렇게 서론을 길게 말한 이유는 해당 글도 오래전에.. 2025. 6. 14. [Deep Learning Algorithms] SGD(Stochastic Gradient Descent), 확률적 경사 하강법 SGD(Stochastic Gradient Descent), 확률적 경사 하강법 포스트 난이도: HOO_Senior [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # Gradient Descent와 Stochastic Gradient Descent 딥러닝(Deep learning) 또는 인공 신경망 학습 모델은 실제 뇌의 시냅스 작용을 보고 만든 학습 모델 방식에 해당한다. 딥러닝을 한다는 점에서는 동일하지만 어떤 알고리즘을 사용하느냐에 따라서는 딥러닝의 효율성이 달라진다. .. 2022. 7. 29. [Keras] Dense layer, Dense class Dense layer, Dense class 포스트 난이도: HOO_Senior [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # Dense class Keras 라이브러리에서 Dense는 노드 또는 뉴런의 입출력을 담당하는 클래스이다. Dense를 function이라고 하지 않고 class라고 부르는 이유는 각 노드 또는 뉴런의 입출력의 특징을 클래스 형태로 나타내기 때문이다. 한마디로 Dense 클래스를 사용해서 입력되는 노드 값에 대한 특징을 나타낸다. 위의 그림은 각 .. 2022. 7. 21. [Keras] Batch Normalization Batch Normalization 포스트 난이도: HOO_Senior [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # Batch Nomalization Batch normalization 또는 배치 정규화라고 불리는 기능은 머신러닝(Machine learning)을 통해 학습을 시킬 때 잘못된 결과 산출을 줄이기 위해서 사용된다. 우선 Normalization 또는 정규화에 대해서 짧게 알아보자면, ML(Machine learning)을 돌리는 과정에서 Local opti.. 2022. 7. 21. [Keras] Sequential Model Sequential Model 포스트 난이도: HOO_Middle [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # Keras Sequential model은 Keras, 또는 케라스에서 사용되는 기능 중 하나이다. 케라스(Keras)는 파이썬 언어 기반으로 사용되는 라이브러리 중 하나이며, Open source로 제공되는 신경망 라이브러리이다. 케라스 라이브러리는 Tensorflow를 같이 사용하여 비교적 쉽고 간단하게 Deep learning model를 구현할 수 있다는.. 2022. 7. 19. [Data Science] Reinforcement Learning(강화학습) Q: 머신러닝 강화 학습이 뭔가요? "머신러닝의 종류"라는 포스트에서 Supervised와 Unsupervised에 차이점에 대해서 살펴보았다. Reinforcement Learning이란? Reinforcement Learning을 직역한 것이 바로 강화 학습이다. 참고로 Reinforcement Learning은 RL이라고 줄여서 표현된다는 점을 알고 있으면 좋다. (Machine Learning은 ML이다.) 필자도 Reinforcement Learning를 RL이라고 포스트에서 줄여서 작성할 것이다. RL의 한국어 직역 표현인 강화 학습이라는 표현이 다소 생소할 수도 있는데, 응용학습이라고 이해하면 보다 더 쉽게 머릿속에 남을 것이다. RL은 머신러닝을 통해 컴퓨터를 학습시키는 방법 중에 하나로써.. 2021. 2. 1. [Q&A AI] 딥러닝과 기존 알고리즘의 차이점 형 딥러닝을 이용하는 이유가 뭐예요? 형 딥러닝과 기존에 있던 알고리즘의 차이가 무엇인가요? Deep Learning Data Science에서 흔히들 프로그램을 교육시킨다고 했을 때 딥러닝을 통해 머신러닝을 구현합니다. AI 개발자가 아니더라도 AI에 대해서 듣다보면 빠지지 않고 나오는 말이 바로 Deep Learning이죠. 프로그래밍 공부를 하는 동생들에게 딥러닝에 대해서 물어봤더니, 딥러닝이라는 단어를 듣게 되면 프로그래머에게 있어서 너무나도 먼 존재라는 느낌이 든다고 하더군요. 하지만 알고보면 딥러닝은 우리가 생각하는 것처럼 먼 존재가 아닙니다. 딥러닝과 알고리즘 사실 딥러닝은 알고리즘의 방식 중 하나로 생각하면 됩니다. 알고리즘 방식 중에서 다소 기존의 알고리즘과 차이가 있다는 특징을 가지고 .. 2020. 5. 22. [Data Science] 딥러닝(Deep Learning)이란? Deep Learning 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)의 관계에 대해서 정확하게 이해하기 위해서는 딥러닝과 머신러닝이 어떤 역할을 하고 어떤 방식으로 작동이 되는지에 대해서 이해해야 합니다. 딥러닝에 대해서 한 문장으로 요약하자면 딥러닝은 사람의 뇌의 원리를 벤치마킹한 알고리즘 또는 프로그래밍 방식이라고 할 수 있습니다. 우리가 특정 물체를 눈을 통해서 보고 시신경으로 통해서 뇌에 정보가 전달됩니다. 뇌에서는 그것이 어떤 물체인지 판단하여 우리가 인지하도록 도와줍니다. 예를 들어서, 눈 앞에 자동차가 있다고 가정해봅시다. 자동차를 보자마자 우리는 자동차라는 것을 인지합니다. 하지만 사진 속 자동차가 Ford Expedition이라는 모델명을 가진 자동차라는 .. 2020. 5. 13. 이전 1 다음 728x90
