MATLAB21 MATLAB을 활용한 딥러닝 기초부터 실습까지 완벽 가이드 딥러닝은 현대 인공지능 분야에서 빠르게 발전하고 있는 핵심 기술 중 하나입니다. 특히, MATLAB을 사용하면 딥러닝을 배울 때 더욱 직관적이고 쉽게 실습할 수 있습니다. 이번 포스트에서는 MATLAB을 활용하여 딥러닝의 기초부터 실습까지 자세히 알아보겠습니다. 딥러닝의 이해딥러닝은 신경망을 기반으로 한 머신러닝의 일종으로, 데이터를 통해 스스로 학습하고 예측하는 시스템입니다. 이미지 인식, 자연어 처리, 자율주행차 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 특히 대량의 데이터 처리가 가능한 강력한 능력을 가지고 있습니다.딥러닝의 특징자율성: 데이터로부터 스스로 학습하여 예측 능력을 향상시킵니다.비선형성 처리: 복잡한 데이터 구조를 효과적으로 모델링할 수 있습니다.대량 데이터 활용: 대량의 데이터를 통해 더 .. 2025. 1. 31. MATLAB 머신 러닝 툴박스를 활용한 크로스 밸리데이션 방법 크로스 밸리데이션을 위한 MATLAB 머신 러닝 툴박스 활용여러분은 머신 러닝 모델을 개발할 때 데이터의 신뢰성과 성능을 동시에 평가하는 방법에 대해 궁금해 하시죠? 바로 그럴 때 '크로스 밸리데이션'이 중요한 역할을 합니다. 이번 포스트에서는 MATLAB 머신 러닝 툴박스를 활용하여 크로스 밸리데이션을 수행하는 방법을 상세히 알아보겠습니다. 크로스 밸리데이션이란?크로스 밸리데이션은 주어진 데이터셋을 여러 개의 소규모 데이터셋으로 나누어 모델의 학습과 평가를 반복해서 수행하는 기법입니다. 이 방법은 모델의 일반화 성능을 높이고 과적합을 방지하는 데 도움을 줍니다. 특히, 데이터셋의 크기가 작을 때 유용합니다.왜 크로스 밸리데이션이 필요한가?과적합 방지: 모델이 학습 데이터에만 적합되는 것을 방지합니다.모.. 2025. 1. 31. MATLAB에서 병렬 연산을 통해 코드 실행 속도 향상하기 데이터 과학 및 공학의 복잡한 문제 해결에 있어 속도는 매우 중요합니다. 특히 MATLAB 같은 언어는 많은 연산을 효율적으로 처리할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 이러한 기능 중에서 병렬 연산은 코드 실행 속도를 비약적으로 향상시킬 수 있는 강력한 도구입니다. 이번 포스트에서는 MATLAB에서 병렬 연산의 개념과 다양한 기법들을 소개하며, 이를 통해 어떻게 여러분의 코드 실행 속도를 높일 수 있을지 알아보겠습니다. 병렬 연산이란?병렬 연산은 여러 작업을 동시에 수행함으로써 시간 효율을 극대화하는 기술을 의미합니다. 컴퓨터의 여러 코어를 활용하여 대규모 데이터 세트나 복잡한 계산을 처리할 때 유용합니다. 특히 MATLAB에서는 Parallel Computing Toolbox를 사용하여 이러한 병렬 .. 2025. 1. 31. 이전 1 2 3 4 다음
