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2024/02

PyTorch와 TensorFlow: 딥러닝 프레임워크의 두 거인 비교 2024. 2. 8. 1) 서론 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 분야에서 딥러닝은 가장 혁신적인 기술 중 하나로 자리 잡았습니다. 이러한 기술의 핵심에는 강력한 프로그래밍 도구와 라이브러리가 있으며, PyTorch와 TensorFlow는 이 분야에서 가장 널리 사용되는 두 가지 딥러닝 프레임워크입니다. 두 프레임워크 모두 개발자와 연구자들이 복잡한 딥러닝 모델을 구축, 훈련, 배포할 수 있도록 다양한 기능과 편의성을 제공합니다. 본 글에서는 PyTorch와 TensorFlow의 주요 특징, 장단점, 그리고 각각의 프레임워크가 적합한 사용 사례에 대해 탐구하며, 두 프레임워크를 비교해보겠습니다. PyTorch는 Facebook의 AI 연구 팀에 의해 개발되었으며, 특히 연구 커뮤니티에서 높은 인기를 끌고 있습니다. Tenso..
합성곱 신경망(CNN): 디지털 시대의 시각적 이해 2024. 2. 3. 1) 서론 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)은 이미지 인식, 분류 및 분석과 같은 컴퓨터 비전 문제를 해결하기 위해 고안된 심층 학습 모델의 일종입니다. 디지털 이미지를 처리하는 데 있어서 CNN은 그 효율성과 정확도로 인해 혁명적인 기술로 자리매김했습니다. 이 글에서는 CNN의 기본 구조와 원리, 주요 응용 분야, 그리고 이 기술이 미래에 어떻게 발전할 수 있는지에 대해 탐구해보겠습니다. 2) 본문 a. CNN의 구조와 작동 원리 CNN은 다층 구조로 이루어져 있으며, 각 층은 이미지로부터 특징을 추출하는 데 특화되어 있습니다. 기본적으로 CNN은 합성곱 계층(Convolutional Layer), 활성화 함수(ReLU 등), 풀링 계층(Pooling Lay..
앙상블 학습: 머신러닝의 힘을 결집시키다 2024. 2. 1. 1) 소개 앙상블 학습(Ensemble Learning)은 여러 머신러닝 모델을 조합하여 하나의 강력한 모델을 만드는 기법입니다. 이 접근법은 단일 모델만을 사용할 때보다 더 정확하고 강력한 예측 성능을 발휘할 수 있습니다. 본 글에서는 앙상블 학습의 기본 원리, 주요 기법, 그리고 실제 적용 사례에 대해 탐구하겠습니다. 2) 본론 a. 앙상블 학습의 기본 개념 앙상블 학습의 정의와 중요성: 앙상블 학습은 다수의 학습 알고리즘을 결합하여 성능을 향상시키는 기법입니다. 이는 다양한 모델의 강점을 결합하고 약점을 상쇄함으로써, 보다 견고하고 일반화된 모델을 생성합니다. 작동 원리: 앙상블 학습은 일반적으로 '투표(voting)', '배깅(bagging)', '부스팅(boosting)'과 같은 방법을 사용합니..

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