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머신러닝5

진화 알고리즘(Evolutionary Algorithm) 진화 알고리즘(Evolutionay Algorithm)진화 알고리즘(Evolutionay Algorithm)은 생물학적 진화의 개념을 모방하여 최적화 문제를 해결하는 컴퓨터 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 자연 선택과 유전학적 변이를 활용하여, 해를 찾아가는 과정에서 최적해 또는 좋은 근사해를 찾는 데 사용됩니다. 주로 복잡하고 다양한 조건이 존재하는 최적화 문제에 적용됩니다. 진화 알고리즘의 기본 개념 유전자(Genes) : 해의 후보를 나타내는 개체들의 표현 방식을 말합니다. 보통 이진 문자여이나 실수 값들의 배열 등으로 표현됩니다. 적합도(Fitness) : 각 개체의 해의 후보들이 어마나 좋은지를 평가하는 함수입니다. 이 적합도 함수는 문제에 따라 다르며, 더 좋은 해의 후보에 더 높은 적합도 값을.. 2023. 7. 30.
연합학습/분산학습 연합학습(Federated Learning) 연합학습(Federated Learning)은 기계 학습 분야에서 개인 또는 분산된 디바이스들이 로컬 데이터에서 모델을 학습하고 중앙 어버와 통신하여 전체 모델을 개선하는 분산 학습 방법입니다. 이는 개인 데이터의 보안 및 개인 정보 보호를 유지하는 데 도움이 되며, 중앙 집중화된 데이터베이스를 요구하지 않아도 되어 네트워크 대역폭과 데이터 전송 비용을 절감할 수 있는 장점이 있습니다. 전통적인 기계 학습 방법은 중앙 서버에서 모든 데이터를 수집한 뒤에 모델을 학습하는 방식이었습니다. 하지만 이러한 방식은 개인 데이터를 중앙 서버로 보내기 때문에 개인 정보 보호의 문제와 데이터 전송의 부담을 초래합니다. 연합학습은 이러한 문제를 해결하기 위해 개발되었습니다. .. 2023. 7. 29.
Temporal Neural Network 시간적 신경망(Temporal Neural Network)은 순차적인 데이터나 시계열 데이터를 처리하기 위해 고안된 인공 신경망의 한 유형입니다. 이들은 특히 순차적 종속성과 시간적 동작을 가진 작업에 효과적으로 사용됩니다. 시간적 신경망의 핵심 특징은 재귀적인 연결(recurrent connections)의 존재이며, 이로 인해 정보가 지속적으로 저장되고 네트워크를 통해 시간에 걸쳐 전파될 수 있습니다. 이러한 특성으로 인해 과거 입력에 대한 메모리를 유지할 수 있어서 문맥을 파악하거나 순차적인 패턴을 잘 파악하는 데에 효과적입니다. 기본적인 시간적 신경망 구조는 "은닉 상태" 또는 메모리 셀"로 이루어지며, 새로운 입력이 처리될 때마다 각 시간 단계에서 업데이트됩니다. 각 시간 단계에서의 은닉 상태는.. 2023. 7. 27.
순환신경망(RNN), LSTM, GRU 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)은 딥러닝의 한 종류로, 시퀀스 데이터를 처리하기 위해 설계된 신경망입니다. 시퀀스 데이터는 순서와 시간적인 의존 관계를 가지는 데이터로, 예를 들면 문장, 음성, 주식 가격 등이 있습니다. RNN은 이러한 시퀀스 데이터의 특성을 이해하고 활용하여 예측, 분류, 생성 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. RNN의 구조 RNN은 기본적으로 반복적인 구조를 가지고 있습니다. 각 시간 단계에서 입력을 받아 처리한 후, 이전 시간 단계의 출력을 기반으로 현재 시간 단계의 출력을 계산합니다. 이를 위해 RNN은 순환연결(recurrent connection)을 사용하여 이전 시간 단계의 출력을 현재 시간 단계의 입력과 함께 고려합니다. 이러한 구.. 2023. 7. 15.

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