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인공신경망이 뉴런 구조를 모방한다는 사실에서 출발해 그 처리 과정에서 사용되는 수학적 개념에 대해 궁금증을 품고 탐구를 시작함
인공신경망의 예측 과정에 조건부 확률이 어떻게 적용되는지를 중심으로 문헌 조사를 수행함
조건부 확률 P(Y?X)에서 X와 Y가 확률 변수임을 기반으로, MNIST 데이터셋을 통해 수학적 적용을 구체적으로 설명함
코랩 환경에서 MNIST 숫자 이미지를 활용해 실제 예측 모델 코드를 구현하고 처리 과정을 시각화함
기초적인 코딩의 수식 원리를 이해함으로써 인공지능 연산의 수학적 기반을 체감하고 학습의 동기를 얻은 탐구였음