[3과목 학습목표] : 통계적 분석을 기반으로 하는 빅데이터 분석 모델과 데이터 마이닝을 기반으로 하는
빅데이터 분석 모델 설계 및 기법 적용 방법 이해
[3과목-2 분석 기법 적용]
> 1. 분석기법 학습
2. 고급분석기법 학습
1. 분석기법
(4) 인공신경망 분석
- 정의
- 사람 두뇌의 신경세포인 뉴런이 전기신호를 전달하는 모습을 모방한 기계학습모델
- 입력값을 받아서 출력값을 만들기 위해 활성화 함수를 사용함
- 노드들이 복잡하게 연결된 구조를 이루고 있음
- 입력데이터를 기초로 가중치를 통해 의사결정을 함
- 인공신경망의 구조
- 활성함수
입력된 값을 적절하게 변환하며,
변환 출력된 값을 다음 노드에서 활성화할지 결정하며, 데이터의 선형성을 표현함
| 구분 | 설명 |
| Sigmoid 함수 | - 로지스틱 함수라고 불림 - 곡선의 형태로 0과 1 사이의 값을 출력함 - 은닉층을 거칠때마다 출력되는 값이 0으로 수렴하는 기울기 소실의 문제가 있음 |
| ReLU 함수 | - 입력값이 0보다 작으면 0을, 0보다 크면 입력값을 그대로 출력하는 함수 - 연산이 빠르다는 장범이 있지마, 0보다 작은 값에 대해서 뉴런이 작동하지 않을 수 있음 - Sigmoid 함수가 기울기 소실의 문제가 발생하는 부분을 해결할 수 있음 |
| Tanh 함수 | - Sigmoid 함수의 확장된 형태 - Sigmoid 와 달리 -1과 1 사이의 값을 출력하며 Sigmoid보다 학습속도가 빠름 |
| softMax 함수 | - 출력값이 여러 개로 주어지고 목표치가 다범중인 경우 각 범주에 속할 사후 확률을 제공하며 출력값의 총합은 1임 |
- 신경망의 계층 구조
인공신경망은 입력층, 은닉층, 출력층의 세 가지 층으로 구성됨
은닉층은 필요에 따라 하나 이상의 은닉층으로 구성할 수 있음
- 정의 : - 은닉층은 입력층으로부터 전달받은 값을 이용하여 가중합과 편향을 계산하고,
활성 함수에 적용하여 결과를 산출함
- 출력층은 활성함수의 결과를 담고 있으며, 출력범주의 수와 같도록 구성함
- 분류 문제의 경우 각 라벨의 확률을 표시함
- 역전파 알고리즘
인공신경망을 학습시키기 위한 일반적인 알고리즘
출력값으로 결정된 결정값의 오차를 역으로 입력층으로 전파하면서
오차가 최소가 될수록 가중하는 과정임
입력층에서부터 차례대로 가중치를 계산하는 것보다 빠르고 정확함
출처
2022 한권으로 끝내는 빅분기 필기
수제비 빅데이터 분석기사 필기
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