데이터 사이언스 클러스터링(Clustering)에 대하여

클러스터링(Clustering)이란? 클러스터링(Clustering)이라는 용어는 '클러스터(Cluster)'라는 단어에서 유래되었습니다. '클러스터'는 영어로, 서로 가까이 모여 있는 일련의 사물이나 개체들을 의미하는 단어입니다. 이 용어는 본래 생물학, 지리학 등에서 물리적으로 가까운 개체들의 집합을 설명하는 데 사용되었습니다. 데이터 과학과 통계학에서는 이 개념을 빌려와 비슷한 특성을 가진 데이터 포인트들을 그룹화하는 과정을 가리키게 되었습니다. 클러스터링의 어원을 좀 더 자세히 살펴보면, '클러스터'는 원래 군집, 무리, 집단과 같은 의미를 가진 영단어입니다. 이 단어는 중세 라틴어의 'clustrum'이라는 단어에서 유래되었으며, 이는 다시 고대 게르만어에서 온 것으로 추정됩니다. 고대 ..

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• · 2024. 4. 24.
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파이썬(Python)에 대하여

서론 데이터 사이언스는 정보의 바다에서 유의미한 인사이트를 추출해 내는 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 이 분야에서 중요한 역할을 하는 것 중 하나가 바로 프로그래밍 언어이며, 그중에서도 파이썬은 데이터 사이언스와 머신러닝의 세계에서 빼놓을 수 없는 도구로 자리매김했습니다. 파이썬의 인기는 그 간결함, 다재다능함, 그리고 강력한 라이브러리 생태계 덕분에 데이터 사이언티스트와 머신러닝 엔지니어들 사이에서 높아졌습니다. 본 글에서는 파이썬이 무엇인지, 어떻게 그리고 왜 발명되었는지, 그리고 이전에 사용되던 프로그래밍 언어들과 비교했을 때 어떤 점이 개선되었는지를 살펴보며, 파이썬의 장점과 단점에 대해서도 깊이 있게 탐구할 것입니다. 파이썬의 발명 배경부터 시작해보자면, 1991년 귀도 반 로섬(Guido va..

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• · 2024. 3. 21.
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딥러닝(Deap Learning) LSTM, BiLSTM

서론 이 글에서는 순환 신경망(RNN)의 한 종류인 Long Short Term Memory(LSTM)와 그 확장형인 Bidirectional LSTM에 대해 다루고 있습니다. 이들은 시퀀스 데이터를 처리하는 데 있어서 중요한 도구로 널리 사용되고 있습니다. 시퀀스 데이터는 순서가 중요한 정보를 가진 데이터로, 자연어 처리, 시계열 예측, 음성 인식 등 다양한 분야에서 활용되는 데이터 유형입니다. 이러한 시퀀스 데이터를 처리하기 위해 고안된 신경망 중 하나가 바로 LSTM입니다. LSTM은 기존의 RNN이 가진 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 고안되었으며, 이를 위해 '셀 상태'라는 개념과 '게이트'라는 구조를 도입하였습니다. 이를 통해 LSTM은 장기 의존성 문제를 해결하고, 필요한 정보를 유지하면서..

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• · 2024. 2. 14.
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딥러닝(Deap Learning) - Recurrent Neural Network(RNN)

서론 본 글에서는 Recurrent Neural Network(RNN)에 대해 알아보겠습니다. RNN은 시계열 데이터나 순차적 데이터를 처리하는 데 특화된 딥러닝 모델로, 과거의 정보를 기억하고 이를 현재의 정보 처리에 활용하는 고유의 특성을 가지고 있습니다. 이를 통해, 텍스트에서 (BOX)에 들어갈 적절한 단어를 예측하는 등의 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다. 이번 글에서는 RNN의 기본적인 동작 원리와 역사, 그리고 그 한계점에 대해 살펴보도록 하겠습니다. Recurrent Neural Network(RNN) Recurrent Neural Network(RNN)는 시계열 데이터나 순차적 데이터를 처리하는 데 특화된 딥러닝 모델입니다. RNN은 이전의 정보를 기억하고 이를 현재의 정보 처리에 활..

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• · 2024. 2. 13.
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딥러닝(Deep Learning) ResNet(Residual Network)

서론 딥러닝, 인공 신경망의 한 분야는 기계 학습의 중요한 영역으로 자리매김하고 있습니다. 특히, 여러 계층을 갖는 심층 신경망, 즉 딥 뉴럴 네트워크가 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이며 그 중요성이 부각되고 있습니다. 그러나 딥 뉴럴 네트워크는 그만큼의 성능을 달성하기 위해 많은 양의 데이터와 복잡한 구조, 그리고 그에 따른 높은 계산 비용이 필요하다는 문제점을 가지고 있습니다. 이 중에서도, 딥 뉴럴 네트워크의 학습에 있어서 가장 큰 문제점 중 하나는 'gradient vanishing'이라는 현상입니다. 이는 네트워크의 깊이가 깊어질수록, 즉 계층이 많아질수록 오차의 정보가 잘 전달되지 않아 학습이 잘 이루어지지 않는 문제를 의미합니다. 이러한 문제를 ..

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• · 2024. 2. 8.
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딥러닝(Deep Learning) 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network(CNN))

서론 컴퓨터 비전 분야에서 이미지 인식은 가장 기본적이면서도 중요한 문제 중 하나입니다. 이 문제를 해결하기 위해 다양한 기법들이 제안되었지만, 그 중 딥러닝 기반의 방법이 현재 가장 우수한 성능을 보이고 있습니다. 특히, Convolutional Neural Network(CNN)는 이미지 인식 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하며 널리 사용되고 있습니다. 본 글에서는 이러한 CNN의 동작 원리와 주요 구성 요소에 대해 자세히 설명하고, 각 요소의 수학적 해석을 통해 그 이해를 돕고자 합니다. 이를 통해 CNN이 어떻게 이미지의 복잡한 특징들을 추출하고 이를 바탕으로 이미지를 인식하는지에 대한 깊은 이해를 얻을 수 있기를 바랍니다. CNN의 발생 배경 딥러닝과 그 서브셋인 컨볼루션 신경망(Convolutio..

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• · 2024. 2. 1.
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딥러닝(Deep Learning) - 핵심 개념

서론 딥 뉴럴 네트워크(Deep Neural Network, DNN)는 현대 인공지능의 핵심 기술 중 하나로, 인간의 뇌를 모방한 구조를 통해 다양한 패턴을 학습하고 예측하는 데 사용됩니다. 이러한 딥 뉴럴 네트워크의 기본 구성요소와 원리를 이해하는 것은 컴퓨터 공학과 머신러닝에 깊이 관심이 있는 모든 이들에게 꼭 필요한 과정입니다. 본 글에서는 딥 뉴럴 네트워크를 구성하는 핵심 개념들인 퍼셉트론(perceptron), 다층 퍼셉트론(multi layer perceptron, MLP), 피드포워드(feed-forward), 출력 및 손실 함수(output/loss function), 그리고 역전파(backpropagation)에 대해 탐구해보려 합니다. 이들 각각의 개념은 딥 뉴럴 네트워크를 이루는 기본..

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• · 2024. 1. 31.
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