순방향 신경망의 구조와 설계 항목 현대에 들어와서 다층 퍼셉트론은 `순방향 신경망`, 퍼셉트론은 `인공 뉴런(Artificial Neuron)`이라 불린다. 순방향 신경망의 데이터는 서로 독립되어 있다고 가정하며, 데이터가 한 방향으로 전달되는 `순뱡향(Feedforward)` 연결만을 갖는 구조로 되어 있으며, 퍼셉트론의 연산과 같은 기본 뉴런 연산으로 실행된다. 추가적으로, CNN은 공간 데이터를 가정하며, RNN은 순환 데이터를 가정한다. 순방향 신경망의 구조 순방향 신경망은 다음과 같이 뉴런들이 모여 `계층(Layer)`를 이루고 계층이 쌓여 전체 신경망을 이루는 구조로 되어 있다. 순방향 신경망의 계층 구조 순방향 신경망의 계층 구조는 입력 계층, 은닉 계층, 출력 계층으로 구분된다. 대부분의 ..
수치예측 / 범주예측(분류) 연속형 데이터 : 데이터 자체를 숫자로 표현(ex> 가격, 길이, 압력, 두께) → `수치예측(Regression)` 범주형 데이터 : 원칙적으로 숫자로 표시할 수 없는 데이터(ex> 제품불량여부(양품/불량), 보험사기여부(정상/비정상)) → `범주예측(Classification)` 수치예측 / 범주예측 모델링 수치예측 모델링에선 X와 Y의 관계를 직선으로 모델링한다. 이후 새로운 데이터가 주어졌을 때 해당 직선을 통해 Y 값을 예측한다. 범주예측 모델링에선 실제 숫자를 예측하는 것이 목적이 아니기 때문에, 범주 사이를 잘 나눌 수 있는 모델을 찾고, 해당 모델을 통해 새로운 데이터가 어느 범주에 속하는지 예측하게 된다. 이 포스팅은 고려대학교 산업경영공학부 김성범 교수님 유..
대회 정보 https://dacon.io/competitions/official/236082/overview/description DACON에서 진행한 '도배 하자 유형 분류 AI 경진대회'에 참여했다. 해당 대회는 19가지의 도배 하자 이미지를 가지고 유형 분류를 하는 AI 모델을 개발하는 대회이다. Train dataset의 경우 19개의 class folder에 총 3,457개의 데이터가 포함되어 있으며 모델 예측에 활용하는 Test dataset은 레이블이 주어져있지 않은 791개의 이미지 데이터이다. 평가 지표로는 `weighted f1 score`을 활용한다. 해당 데이터는 데이터 불균형이 매우 심한 데이터이다. 가장 데이터의 개수가 많은 클래스는 `훼손`으로 1,405개의 데이터가 있었고, ..
