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Python/딥러닝

PyTorch Tensor
Python/딥러닝 2025. 6. 10. PyTorch Tensor PyTorch를 처음 접하거나, 텐서에 대한 이해가 부족한 분들을 위해 텐서의 기본 개념부터 실전 활용까지 정리해보았습니다. 텐서는 PyTorch의 핵심 자료구조로, 모든 딥러닝 연산의 기본 단위입니다.1. 텐서 생성 방법리스트 또는 넘파이 배열로부터 텐서 만들기torch.tensor() 함수를 사용하여 파이썬 리스트나 넘파이 배열을 텐서로 만들 수 있습니다.파이썬 리스트를 텐서로 만들기: torch.tensor(data_list)넘파이 배열을 텐서로 만들기:데이터를 복사하여 텐서 생성: torch.tensor(data_np)넘파이와 메모리를 공유하며 텐서 생성: torch.from_numpy(data_np)import torchimport numpy as npdata_list = [1, 2]tensor..
다층 퍼셉트론과 은닉층, 그리고 순전파란?
Python/딥러닝 2025. 6. 7. 다층 퍼셉트론과 은닉층, 그리고 순전파란? 딥러닝의 기본 구조인 퍼셉트론은 간단한 문제를 해결하는 데에는 충분하지만, 현실 세계의 데이터는 훨씬 더 복잡합니다. 단순한 직선 하나로 데이터를 분류하기 어려운 상황에서는 보다 정교한 모델이 필요합니다. 이때 등장하는 개념이 바로 은닉층과 다층 퍼셉트론입니다. 단층 퍼셉트론의 한계단층 퍼셉트론은 입력층과 출력층만으로 구성된 구조로, 선형적인 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 아래 그림처럼 선 하나로 구분 가능한 경우에는 단층 퍼셉트론으로도 분류가 가능합니다.하지만 대부분의 데이터는 그렇게 단순하지 않습니다. 다음과 같은 경우처럼 직선으로는 데이터를 정확히 나누기 어려운 비선형 구조가 많습니다.이러한 문제를 해결하기 위해 퍼셉트론 구조에 은닉층이 추가된 형태가 등장했습니다. 다층 퍼셉트론과 은닉층의 역할..
퍼셉트론이란? 딥러닝의 시작점, 인공 뉴런의 기본 구조
Python/딥러닝 2025. 6. 7. 퍼셉트론이란? 딥러닝의 시작점, 인공 뉴런의 기본 구조 딥러닝을 처음 접할 때 꼭 만나게 되는 개념 중 하나가 퍼셉트론입니다. 퍼셉트론은 인공 신경망의 가장 기본적인 형태로, 우리가 흔히 말하는 인공 뉴런이라고 볼 수 있습니다. 이번 글에서는 퍼셉트론이 어떤 구조로 이루어져 있으며, 어떻게 동작하는지를 차근차근 알아보겠습니다. 퍼셉트론의 기본 구조퍼셉트론은 아래와 같은 핵심 요소들로 구성됩니다.입력값 (Input): 외부에서 들어오는 데이터가중치 (Weight): 각 입력값의 중요도를 나타냄합산기 (Summation): 입력값과 가중치를 곱한 값을 모두 더함활성화 함수 (Activation Function): 출력 여부를 결정하는 기준입력값은 각각 가중치와 곱해지고, 그 결과가 모두 더해진 뒤, 특정 기준(임계값)을 넘으면 출력이 발생하는 구조입니다. 이진 ..
딥러닝 프레임워크란? 복잡한 모델을 쉽게 만드는 도구
Python/딥러닝 2025. 6. 7. 딥러닝 프레임워크란? 복잡한 모델을 쉽게 만드는 도구 딥러닝 기술이 빠르게 발전하면서 다양한 연구와 개발이 활발히 이루어지고 있습니다. 그런데 복잡한 딥러닝 모델을 일일이 수식으로 계산하고 구현하기란 여간 어려운 일이 아닙니다. 이럴 때 큰 도움이 되는 것이 바로 딥러닝 프레임워크(Deep Learning Framework)입니다.이번 글에서는 딥러닝 프레임워크가 무엇인지, 왜 필요한지, 그리고 대표적인 프레임워크인 파이토치(PyTorch)와 텐서플로(TensorFlow)에 대해 소개합니다.딥러닝 프레임워크란?딥러닝 프레임워크는 딥러닝 모델을 설계하고 학습시키는 데 필요한 수많은 작업들을 자동화하거나 쉽게 만들어주는 소프트웨어 도구의 집합입니다.왜 프레임워크가 필요할까?복잡한 수치 계산 자동화: 딥러닝 모델은 수많은 수학 연산과 미분이 필요한데, 프레임워크..
Python/딥러닝 2025. 6. 7. 딥러닝, 우리 일상 속에 스며든 혁신 기술 딥러닝(Deep Learning)은 단순한 기술을 넘어 다양한 산업에서 혁신을 이끌어내고 있습니다. 의료, 금융, 농업, 제조뿐 아니라, 자율주행차나 챗봇 같은 첨단 서비스까지 딥러닝은 곳곳에서 활약 중입니다. 이번 글에서는 실제로 딥러닝이 어떻게 쓰이고 있는지를 분야별로 소개해드리겠습니다. 1. 의료 분야: 진단과 치료의 정확도를 높이다의료 현장은 딥러닝이 특히 주목받는 분야입니다. 복잡한 의료 데이터를 분석하고 질병을 조기에 진단하거나 신약을 개발하는 데까지 활용됩니다.의료 영상 분석: 피부암 진단에서는 딥러닝을 이용해 피부 이미지를 분석함으로써 암세포를 높은 정확도로 식별할 수 있습니다.망막 이미지 분석: 당뇨병성 망막증 같은 질병을 조기에 발견하는 데에도 사용됩니다.유전체 분석 및 신약 개발: 방..
딥러닝이란? 인간의 뇌를 닮은 인공지능의 학습 방식
Python/딥러닝 2025. 6. 7. 딥러닝이란? 인간의 뇌를 닮은 인공지능의 학습 방식 요즘 인공지능(AI)에 대한 관심이 뜨겁습니다. 특히 이미지 인식, 음성 분석, 챗봇 등 다양한 분야에서 두각을 나타내는 딥러닝(Deep Learning)이라는 기술은 AI 발전의 핵심 중 하나로 꼽힙니다.그렇다면 딥러닝이란 정확히 무엇일까요? 이번 글에서는 딥러닝이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 머신러닝과의 차이까지 쉽게 풀어 설명해 보겠습니다. 딥러닝의 핵심: 인간의 뇌를 모방한 인공 신경망딥러닝은 인간의 뇌 구조, 특히 신경계에서 영감을 받은 인공지능 학습 방식입니다. 뇌는 외부 자극(예: 뜨거운 것을 만지거나 강아지를 보는 경험)을 받아들이고 이를 처리해 반응을 유도합니다. 이 모든 과정은 뉴런이라는 신경세포를 통해 이루어지며, 뇌에는 약 1000억 개의 뉴런이 100조 개 이상의 연결(시..

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