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[세미나 발표] Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow Ch.10 Introduction to Artificial Neural Networks with Keras [딥러닝] 인공 신경망 — ANN의 역사, 생물학적 뉴런, 논리 연산 정리Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow (Aurélien Géron) Chapter 10. Introduction to Artificial Neural Networks with Keras (p.462~471) 내용을 정리한 글이다.ANN이란?인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 인간의 뇌에 존재하는 생물학적 뉴런 네트워크에서 영감을 받은 머신러닝 모델이다. ANN은 딥러닝의 핵심이며, 유연하고 강력하며 확장 가능하다.오늘날 ANN이 실제로 풀고 있는 문제들을 보면 그 위력이 실감된다.Google Images: 수십억 장의 이.. 2026. 3. 21.
[세미나 발표] Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow Ch.5 [머신러닝] SVM — 선형, 소프트 마진, 비선형, 커널 트릭 정리Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow (Aurélien Géron) Chapter 5. Support Vector Machines (p.286~299) 내용을 정리한 글이다.서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine, SVM)SVM은 분류, 회귀, 이상치 탐지까지 두루 쓰이는 강력한 모델이다. 특히 중소 규모 데이터셋에서 복잡한 분류 문제를 풀 때 강점을 발휘한다.선형 SVM 분류 (Linear SVM Classification)마진 최대화SVM의 핵심 아이디어는 두 클래스를 가장 넓게 나누는 경계선을 찾는 것이다. 이 경계선과 양쪽 클래스 사.. 2026. 3. 21.
[세미나 발표] Data Science from Scratch Ch.16 [머신러닝 기초] 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 정리Data Science from Scratch (Joel Grus) Chapter 16 : Logistic Regression 내용을 정리한 글이다.왜 선형 회귀로는 안 되는가?200명의 사용자 데이터가 있다고 하자.# x : [1, 경력, 연봉] (맨 앞의 1은 절편용 bias 항)# y : 프리미엄 계정 보유 여부 (0 또는 1)x = [[1, experience, salary] for _, experience, salary, _ in data]y = [paid_account for _, _, _, paid_account in data]이 데이터로 선형 회귀를 적용하면 두 가지 문제가 생긴다.예측값이 0~1 범위를 벗어날 수 .. 2026. 3. 20.

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