전체 글 (291) 썸네일형 리스트형 생성 모델 (4) 생성 모델이란? 생성 모델은 데이터 세트의 기본 구조를 학습하여 원본 데이터와 유사한 새로운 샘플을 생성하는 것을 목표로 하는 비지도 기계 학습 알고리듬의 유형입니다. 알고리즘이 레이블링된 데이터에 대해 훈련되는 감독 학습과 달리 생성 모델은 레이블링된 데이터를 필요로 하지 않기 때문에 이미지 및 음성 인식과 같은 작업에 유용합니다. 생성 딥 러닝의 일반적인 예는 생성 적대적 관계망, 변형 자동 인코더 및 자기 회귀 모델입니다. 따라서 이 세 가지에 대해 자세히 알아보겠습니다. 생성적 적대 관계망 (Generative Adversarial Networks) GAN(Generative Adversarial Network)은 두 개의 신경망, 생성기 및 판별기를 사용하여 원래 데이터와 유사한 새 샘플을 생성.. 생성 모델 (3) 인공신경망(Artificail Neural Networks) 인공 신경망(ANN)은 인간 뇌의 구조와 기능에서 영감을 받은 기계 학습 알고리즘입니다. ANN은 정보를 처리하고 입력 데이터를 기반으로 예측하는 상호 연결된 노드 또는 뉴런의 층으로 구성됩니다. ANN에서는 입력 데이터가 네트워크를 통해 전달되고, 모델 예측의 정확도를 향상시키기 위해 학습 중에 뉴런 간 연결의 가중치가 조정됩니다. ANN은 분류, 회귀 및 패턴 인식을 포함한 다양한 작업에 사용될 수 있습니다. 교통(Transportation) ANN은 교통 흐름을 최적화하고, 이동 시간을 예측하고, 대중 교통을 개선할 수 있습니다. ANN은 교통 흐름을 최적화하기 위해 교통 네트워크에서 차량, 보행자 및 기타 요소 간의 상호 작용을 모델링하.. 생성 모델 (2) 로지스틱 회귀 분석(Logictic Regression) 로지스틱 회귀 분석은 분류 작업에 사용되는 통계적 기계 학습 알고리즘입니다. 종속 변수가 이진법 또는 범주형일 때 사용되는 회귀 분석 유형입니다. 로지스틱 회귀 분석은 입력 특성을 기반으로 특정 결과의 확률을 예측하는 것을 목표로 합니다. 로지스틱 회귀 분석에서 출력은 입력 특징을 0과 1 사이의 확률 값에 매핑하는 로지스틱 함수입니다. 이 확률은 입력 데이터를 두 개 이상의 클래스 중 하나로 분류하는 데 사용할 수 있습니다. - 의료: 로지스틱 회귀 분석은 환자의 병력과 나이, 성별, 가족력과 같은 다른 위험 요소를 기반으로 환자가 특정 질병에 걸릴 가능성을 예측할 수 있습니다. - 마케팅: 로지스틱 회귀 분석을 통해 특정 제품이나 서비스를 구매.. 이전 1 ··· 12 13 14 15 16 17 18 ··· 97 다음