분류 전체보기
-
[밑.시.딥.1] 활성화 함수AI 2024. 7. 2. 08:35
앞서 말했듯 딥러닝은 공간상에서 데이터를 분류하는 작업을 자동으로 하는 도구이며, 데이터를 분류하기 위해선 활성화 함수를 사용한다. 활성화 함수를 쓰는 이유는 선형 식이 있을 때 그 직선을 비선형화 시키는 거다. 곡선으로 만들어 주기도 하고, 직선은 무한하기 때문에 어느 순간 끊어주는 게 필요할 때도 있다. 어떤 활성화 함수들이 있는지 살펴보자. 1. 계단 함수단층 퍼셉트론은 활성화 함수로 계단 함수를 이용하고 있다. 임계값을 경계로 출력이 바뀐다는 특징이 있다.def step_function(x): y = x > 0 return y.astype(int) 계단 함수를 그래프로 그려보자.import numpy as npimport matplotlib.pylab as pltdef step_fun..
-
[밑.시.딥.1] 신경망의 개요AI 2024. 7. 2. 08:17
2차원, 3차원의 데이터가 있다. 근데 실제론 수만차원의 데이터를 다룬다. 이 수만차원에서 방대한 양의 데이터를 뿌리고 이 데이터를 구분할 수 있는 가를 이야기하는 분야가 바로 딥러닝이다! 즉, 딥러닝은 공간상에서 데이터를 분류하는 작업을 자동화하는 도구라고 생각하면 된다. 기본적으로 뉴런 네트워크에서는 직선을 긋는데, 앞서 XOR 게이트로 확인했듯이 직선만 그어서는 데이터를 전부 구분할 수 없다. 직선을 여러개 그어 구분할 수도 있고, 활성화 함수라는 함수를 씌워 데이터를 구분할 수도 있다. 이 이야기를 해보려 한다. 1. 신경망에 대해서복잡한 함수, 심지어 컴퓨터가 수행하는 복잡한 처리도 퍼셉트론으로 표현할 수 있었지만, 원하는 결과를 출력하도록 가중치 값을 정하는 작업은 여전히 사람이 수동으로 해..
-
[밑.시.딥.1] 퍼셉트론AI 2024. 7. 1. 22:58
1. 퍼셉트론 이란?퍼셉트론 : 프랑크 로젠블라트가 1957년 고안한 알고리즘으로, 신경망∙딥러닝의 기원이 되는 알고리즘이다.** 아래에서 설명할 퍼셉트론은 정확히 '인공 뉴런' 혹은 '단순 퍼셉트론'으로 불리는 것이다. 퍼셉트론은 다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력한다. 퍼셉트론 신호는 흐른다/안 흐른다(1이나 0)의 두가지 값을 가질 수 있다. 아래는 입력으로 2개의 신호를 받은 퍼셉트론의 예이다. x1, x2는 입력 신호, y는 출력 신호, w1과 w2는 가중치를 뜻한다. 입력 신호가 뉴런에 보내질 때는 각각 고유한 가중치가 곱해진다. 뉴런에서 보내온 신호의 총합이 정해진 한계를 넘어설 때만 1을 출력한다. 그 한계를 임계값이라고 하며, ⍬ 기호로 나타낸다.$$y = \left\{\be..
-
AutoJWT Tool 제작Project 2024. 6. 24. 22:22
portswigger의 "JWT attacks"를 보고 JWT Attack에 대해 공부하고 느낀점을 토대로 AutoJWT 툴을 제작해보았습니다! JWT attacks | Web Security AcademyIn this section, we'll look at how design issues and flawed handling of JSON web tokens (JWTs) can leave websites vulnerable to a variety of high-severity ...portswigger.net JWT attack은 크게 5가지로 분류할 수 있습니다.1. none algorithm2. unverified signature3. weak secret key4. JWT header parame..
-
데이터분석 및 실습 기말고사 대비 정리후기/기타 2023. 12. 12. 12:09
[표본이 크고 정규성 충족 시] 단일 모집단의 모평균에 대한 신뢰구간 추정과 검정: t.test() 단일 모집단의 모분산에 대한 신뢰구간 추정과 검정: chi-square test 단일 모집단의 모비율에 대한 신뢰구간 추정과 검정: prop.test() [정규성 미충족 시] 단일 모집단 중심에 대한 비모수 검정: wilcox.test() [정규성 여부 검정] 단일 모집단 분포의 정규성 검정 : shapiro.test(), qqnorm(), qqline() ## T 검정 t.test(data, alternative="grater", mu=95) ## 정규성 검증 (특정 변수가 정규성 분포를 띄는지) shapiro.test(data$p) # p-value가 0.05보다 작다면 정규성을 띈다고 보기 어렵다. ..
-
[정보처기기사 실기] 2022년 기출문제 정리후기/기타 2023. 4. 16. 00:45
2022 정보처리기사 실기 출제 경향https://m.blog.naver.com/PostView.naver?blogId=rlatpgus24&logNo=222334562376&proxyReferer= [정보처리기사 실기] 기출 출제 경향 분석 정리 (2020, 2021, 2022)※ 본 자료는 무단 복제 및 배포를 금지하며, 영리목적으로 사용되는 것을 금지합니다. ※ 본 자료는 수제...blog.naver.com위 블로그에 들어가면 2020년~2022년에 출제된 기출 문제들을 분석해서 표로 정리되어 있는걸 볼 수 있습니다!이걸 보고 2022년 기출에 나온 개념을 정리해보려 합니다 2. 화면 설계[ 사용자 인터페이스(UI) ] : 사용자와 시스템 간의 상호작용이 이루어지도록 도와주는 장치나 소프트웨어, ..
-
eGISEC 1일차 후기후기/세미나·컨퍼런스 후기 2023. 3. 31. 02:43
[ eGISEC 2023 ] 행 사 명 eGISEC 2023 (제11회 전자정부 정보보호 솔루션 페어) e-Government Information Security Solution Fair 일 시 2023년 3월 29일(수)~31일(금) 10:00 ~ 17:00 장 소 일산 킨텍스 제2전시장 7~8홀, 콘퍼런스룸 3~4층 주 최 행정안전부 동시개최 전시회 제22회 세계 보안 엑스포 (secon) 전시품목 ㆍ사이버시큐리티 : DDoS 대응 솔루션, 방화벽, 랜섬웨어, EDR, 블록체인 등 ㆍ영상보안 솔루션 : CCTV, IP카메라, DVR, NVR, 통합관제 솔루션 등 ㆍ출입통제 솔루션 : 출입관리 시스템, 카드&리더, 시큐리티 게이트 등 ㆍ사회안전시스템 : 보안서비스, 소방방재솔루션, CCTV통합관제시스..