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💡 목표 손실 함수의 개념과 알고리즘 학습의 수학적 의미에 대해 알아봅니다. 1. 손실 함수의 개념 손실 함수(Loss Function)는 지도학습(Supervised Learning) 시 알고리즘이 예측한 값과 실제 정답의 차이를 비교하기 위한 함수입니다. 즉, '학습 중에 알고리즘이 얼마나 잘못 예측하는 정도'를 확인하기 위한 함수로써 최적화(Optimization)를 위해 최소화하는 것이 목적인 함수입니다. 그래서 손실 함수를 목적 함수(Objective Function)라고도 부릅니다. 이외에도 손실 함수는 분야에 따라 비용 함수(Cost Function), 에너지 함수(Energy Function) 등으로 다양하게 부르기도 합니다. 손실 함수를 통해 모델 학습 중에 손실(loss)이 커질수록 학..

📚 목차 1. 활성화 함수의 개념 2. 활성화 함수의 종류 2.1. Sign 함수 2.2. Sigmoid 함수 2.3. Tanh 함수 2.4. Softmax 함수 2.5. ReLU 함수 2.6. Leaky ReLU 함수 1. 활성화 함수의 개념 활성화 함수(Activation Function)란 퍼셉트론(Perceptron)의 출력값을 결정하는 비선형(non-linear) 함수입니다. 즉, 활성화 함수는 퍼셉트론에서 입력값의 총합을 출력할지 말지 결정하고, 출력한다면 어떤 값으로 변환하여 출력할지 결정하는 함수입니다. 퍼셉트론에 대한 자세한 내용은 이곳을 참고해 주세요. 아래 그림 1에 노란색으로 색칠한 부분이 퍼셉트론의 활성화 함수 부분입니다. 2. 활성화 함수의 종류 2.1. Sign 함수 위의 퍼셉..

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📌 들어가며 본 포스팅에서는 Boxplot를 해석하는 방법에 대해 알아봅니다. 아래 그림 1과 같이 세로축은 특정 값의 범위를 나타내고, 이 범위 내에서 데이터는 주로 파란색 박스 안에 분포합니다. 파란색 박스 가운데 노란색 직선으로 표시한 부분이 데이터의 중앙값(Median)이 됩니다. 박스 최상단은 제3 사분위수(Q3, 75th percentile), 최하단은 제1 사분위수(Q1, 25th percentile)입니다. 사분위수(Quantile)란 전체 데이터를 오름차순 정렬한 다음 25%씩 동일한 비율로 데이터를 나눈 것입니다. 즉, 제1 사분위수(Q1)는 가장 작은 데이터부터 전체 중 25% 비율만큼의 데이터를(25%) 의미하고, 제3 사분위수(Q3)는 중앙값(50%)에서부터 25% 비율만큼의 데이..

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