[딥러닝기초] 인공신경망에 비선형성을 부여하는 활성화 함수(activation function)

활성화 함수 (Activation Function) 인공신경망에 비선형성을 부여하는 핵심 수학적 함수 1. 활성화 함수의 정의 활성화 함수는 이전 층(Layer)으로부터 받은 입력값($x$)과 가중치($w$)의 합을 다음 뉴런으로 어떻게 전달할지 결정하는 함수입니다. 생물학적 뉴런이 특정 임계치를 넘어야 신호를 발산하는 원리를 모방했습니다. 뉴런의 신호 전달 및 활성화 함수 모식도 2. 왜 필요한가? (비선형성 부여) 활성화 함수의 가장 핵심적인 역할은 신경망에..

  • format_list_bulleted 의료AI/딥러닝
  • · 2026. 7. 30.
  • textsms
🚀 AI 시대의 심장, 반도체 완벽 가이드: HBM부터 SSD까지

🚀 AI 시대의 심장, 반도체 완벽 가이드: HBM부터 SSD까지

최근 엔비디아(NVIDIA)와 AMD 같은 글로벌 AI 거물들이 삼성전자와 SK하이닉스 문턱이 닳도록 찾아오는 이유가 바로 여기에 있습니다. 인공지능 연산의 핵심인 GPU가 제 실력을 발휘하려면, 데이터를 빛의 속도로 실어 나르는 고성능 메모리 반도체가 필수적이기 때문이죠. 하지만 뉴스에서 연일 쏟아지는 HBM, DRAM, 낸드플래시... 이런 용어들, 들어는 봤지만 정확히 무엇이 다르고 왜 중요한지 헷갈리지는 않으셨나요? 그래서 오늘은 AI 시대를 이해하기 위해 반드시 알아야 할 반도체 핵심 용어를 아주 쉽게 정리해 드리려 합니다. 이 글만 읽으셔도 앞으로의 테크 뉴스가 훨씬 선명하게 들리실 거예요. 지금 바로 시작합니다! 1. DRAMDRAM(Dynamic RAM)은 컴퓨터가 현재 하고 있는 일을..

  • format_list_bulleted 기타
  • · 2026. 3. 19.
  • textsms
#3 local에서 돌린 medvit 결과

#3 local에서 돌린 medvit 결과

medvit을 backbone으로 tuberculosis 분류 모델 만들었는데open dataset의 class 불균형 때문인지normal은 기가 막히게 잘 맞추는데 tuberculosis는 accuracy가 낮다 tuberculosis가 유독 cxr이미지가 노이즈가 많아서 그런것 같기도하고임상의가 아닌 나는 cxr만 보고 구분이 어렵다CAM 도대체 뭘보고 구분하는지 정말 모르겠다이상하게 tuberculosis는 팔을 많이본단 말이지,, 데이터가 tuberculosis는 팔이 많이 찍혀있나 보다어렵다... ㅎㅎ cxr lung segmentation foundation model이 있을줄 알았는데 없다 허허medsam2를 backbone으로 cxr lung seg mask있는 data를 학습시켜서 사용해..

  • format_list_bulleted 경험기록/2026AI챌린지
  • · 2026. 1. 29.
  • textsms

#2 mssql 쿼리문을 gemini없이 작성하시오

복붙도 안되는 환경

  • format_list_bulleted 경험기록/2026AI챌린지
  • · 2026. 1. 29.
  • textsms

#1 폐쇄망에서 분석환경 셋팅이란...

폐쇄망에서의 분석환경 셋팅이란... dependency와의 싸움

  • format_list_bulleted 경험기록/2026AI챌린지
  • · 2026. 1. 29.
  • textsms
내가 볼려고 만든 방송대 기말 예상 문제 (컴퓨터과학과 머신러닝)

내가 볼려고 만든 방송대 기말 예상 문제 (컴퓨터과학과 머신러닝)

제미나이로 공부필기본 요약해서 올립니다Part 1: 핵심 내용 상세 요약1. 머신러닝 개요 (Introduction to ML) * 정의: 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하여 결정을 내리거나 예측을 수행할 수 있게 하는 기술. * 학습의 종류: * 지도 학습 (Supervised Learning): 입력(X)과 정답(y, 레이블)이 주어진 상태에서 학습. (예: 분류, 회귀) * 비지도 학습 (Unsupervised Learning): 정답(y) 없이 데이터의 패턴이나 구조를 학습. (예: 군집화, 차원 축소) * 강화 학습 (Reinforcement Learning): 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 학습. * 일반화 (Generalizat..

  • format_list_bulleted 경험기록/방송대-컴퓨터과학과
  • · 2025. 12. 11.
  • textsms