딥러닝에서는 그래프 그리기와 데이터 시각화가 매우 중요합니다. 따라서 이번 시간에는 그래프를 그려주는 라이브러리인 matplotlib에 대해 알아보겠습니다. sin 함수 그리기 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 데이터 준비 x = np.arange(0, 6, 0.1) # 0에서 6까지 0.1 간격으로 생성 y = np.sin(x) # 그래프 그리기 plt.plot(x, y) plt.show() 그래프를 그리기 위해서는 matplotlib의 pyplot 모듈을 사용해야 합니다. 위의 코드에서는 arrange 메서드로 0부터 6까지 0.1 간격으로 변수 x에 할당하였습니다. 그 다음으로는 x에 할당된 값을 바탕으로 np.sin()에 적용한 후, 변..

넘파이 배열 생성 import numpy as np x = np.array([1.0, 2.0, 3.0]) print(x) print(type(x)) 넘파이 배열은 np.array() 메서드를 이용하여 만들 수 있습니다. np.array()는 파이썬의 리스트를 인수로 받아 넘파이 라이브러리가 제공하는 특수한 배열로 반환합니다. 넘파이 배열 산술 연산 import numpy as np x = np.array([1.0, 2.0, 3.0]) y = np.array([2.0, 4.0, 6.0]) print(x + y) print(x * y) print(x / y) 위에서 생성한 넘파이 배열은 연산에도 활용할 수 있습니다. 위의 코드는 넘파이 배열끼리 연산하는 소스 코드입니다. x와 y의 원소 수가 같은 경우 산술..

딥러닝(Deep Learning)은 머신 러닝의 한 분야로서, 인공신경망(Artificial Neural Network)을 기반으로 하는 학습 방법을 의미합니다. 딥러닝은 인공지능의 한 부분으로, 컴퓨터가 데이터를 학습하고 문제를 해결할 수 있도록 하는 기술입니다. 인공신경망 구조 딥러닝은 인공신경망을 사용하여 데이터를 처리하고 패턴을 학습합니다. 인공신경망은 뇌의 신경망에서 영감을 받아 만들어진 모델로, 입력층, 은닉층, 출력층 등으로 구성되며 각 층에는 여러 개의 뉴런이 있습니다. 다층 인공신경망 딥러닝은 여러 개의 은닉층을 가진 다층 인공신경망을 사용하는데, 이를 딥 네트워크(Deep Network)라고도 합니다. 다층 구조를 통해 데이터의 복잡한 패턴과 특징을 학습할 수 있습니다. 데이터 기반 학..