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딥러닝을 이해하기 위해서는 인공 신경망을 알아야함초기 인공 신경망인 퍼셉트론에 대한 설명 정리해보겠음 퍼셉트론(Perceptron)다수의 입력으로부터 하나의 결과를 내보내는 알고리즘퍼셉트론은 인간의 뉴런 동작 원리와 유사함뉴런은 가지돌기에서 신호를 전달받고, 축삭돌기를 통해서 신호를 전달함x는 입력값, W는 가중치(Weight), y는 출력값임파란색 원은 인공 뉴런임각각의 입력값에는 각각의 가중치가 존재하는데 가중치의 값이 크면 클수록 해당 입력 값이 중요함(실제 인간 뉴런 동작에서 신호를 전달하는 축삭돌기 역할을 퍼셉트론에서는 가중치 W가 대신함) 각 입력값과 그에 해당되는 가중치의 곱의 전체 합이 임계치(threshold)를 넘으면 인공 뉴런에서 1 출력그렇지 않을 경우에는 0 출력 다층 퍼셉트론(M..

하이퍼파라미터(초매개변수): 모델의 성능에 영향을 주는 매개변수로 학습 과정에서 직접 조정해야 하는 설정 값매개변수: 가중치와 편향과 같은 학습을 통해 바뀌어져가는 변수로 학습을 통해 자동으로 최적화되는 값 훈련용 데이터로 훈련이 된 모델은 검증용 데이터를 사용하여 정확도를 검증하며 하이퍼파라미터를 튜닝함또한 모델의 매개변수는 검증용 데이터로 정확도가 검증되는 과정에서 점차 검증용 데이터에 맞추어져 가기 시작함(= 모델이 검증 데이터에 과적합(overfitting)될 가능성을 암시) 검증이 끝났다면 테스트 데이터를 가지고 모델의 진짜 성능을 평가함(-> 이미 하이퍼파라미터를 튜닝해가면서 모델이 검증용 데이터에 익숙해져가기 때문에 과적합 가능성이 있어서 아예 모델이 접해본 적 없는 데이터인 테스트 데이터로..

2024 중기까지만 해도 나의 티스토리는 누가 봐도 통계학도! 개발! 코딩! 이었는데...후기부터는 뭔... 갑분 전자공학에 생명과학이...참고로 전자공학 공부는 상폐했습니다... 문 닫았구요어쩌다보니 생명과학 공부하는데 너~~~~~무 재미있어 저 이제 생명학도가 될래요 엄마!그럼 올해 노벨 생리의학상 miRNA에 대해 정리해볼게요인간, 동물, 곤충, 벌레... 그리고 당신우리 모두 하나의 세포에서 시작한 거 아시죠? 하나의 세포가 세포 분열을 하면 몇 천개에서 몇 억개의 세포를 이룰텐데어떤 세포는 근육세포일 것이고어떤 세포는 신경세포일 것이고어떤 건 눈과 관련된 세포겠죠 근데 생각해보면모든 세포는 부모세포와 동일한 DNA를 가지고 있는데어째서 어떤 건 근육을 이루고 어떤 건 신경을 이룰까요? 개흥미로워..