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[인공지능][개념&실습] 인공 신경망(ANN)에 대해 알아보고 패션 MNIST 데이터셋으로 패션 아이템을 분류해보자

이번 포스팅에서는 딥러닝(Deep Learning)이라고도 불리는 인공 신경망(ANN)에 대해 알아보고, 패션 MNIST 데이터셋으로 모델을 훈련시켜 패션 아이템을 분류해보는 실습을 해보도록 하자. 인공 신경망(ANN)은 우리가 흔히 이야기하는 딥러닝(Deep Laerning)과 거의 동의어로 사용되며, 위 그림처럼 층(layer)이라는 개념이 여러 개씩 쌓인 구조로 이루어져 있다. 층은 크게 '입력층 - 은닉층 - 출력층'으로 총 3종류로 구성되어 있다. 이 층(layer)에 대해 하나씩 알아보도록 하자. 입력층(Input Layer)은 단순히 값을 입력받는 역할만 수행하며, 특별히 계산을 하지는 않는다. 예를 들어, 지난 글에서 K-평균 모델로 3 종류의 과일을 분류할 때 사용했던 이미지를 떠올려보자..

[인공지능][개념] 로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 무엇이며, 시그모이드(Sigmoid) 함수는 왜 사용하는 것일까?

로지스틱 회귀 (Logistic Regression) 로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 사건(Event)이 발생할 가능성을 예측하는 데 사용하는 모델이다. 주로 특정 조건(환경)이 주어졌을 때, 사건이 일어는지, 일어나지 않는지에 대해 다루곤 한다. 위 그래프는 로지스틱 회귀를 그래프로 나타낸 것이다. X축에는 (조건을 모두 고려하였을 때의) 점수, Y축으로 결과가 나타나 있는데, 결과를 보면 알다시피 0과 1로만 이루어진 모습을 확인할 수 있을 것이다. 즉, 사건이 일어나고(1) 일어나지 않고(0)를 예측하는 것이 로지스틱 회귀 모델의 목표라는 뜻이다. 사례를 들어 더 구체화해보도록 하자. 화재가 발생했을 때, 산소가 X만큼 부족해지면 '사망한다 or 사망하지 않는다.' 교통사고가 ..