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트랜잭션(Transaction)이란?트랜잭션은 DBMS에서 데이터를 다루는 논리적 작업 단위입니다.단일 SQL문일 수도 있고, 여러 개의 SQL문이 순차적으로 실행되는 복합적인 작업일 수도 있습니다.트랜잭션은 다음과 같은 역할을 합니다:복구 단위: 오류 발생 시 이전 상태로 되돌릴 수 있음분리 단위: 여러 트랜잭션이 동시에 동일 데이터를 다룰 때 독립성 보장원자성 보장: 전체 작업이 전부 수행되거나 전혀 수행되지 않아야 함BEGIN TRANSACTION A 계좌 10000 인출 (UPDATE) B 계좌 10000 입금 (UPDATE)COMMIT TRANSACTION시작과 끝을 말합니다.  트랙잭션의 성질원자성 : 전부 수행되거나 수행되지 않아야 함일관성 : 수행 전이나 수행 후 일관된 상태 유지해야..

출력 차원을 늘려야 하는 이유이진 분류에서는 예를 들어 강아지 = 1, 고양이 = 0처럼 단일 출력 노드로도 충분합니다. 그러나 이렇게 단일 출력으로 분류하게 되면, 중간값(예: 0.5)처럼 애매한 결과가 나와 오류가 발생할 수 있습니다. 이를 방지하고 더 복잡한 다중 분류 문제를 해결하기 위해 출력 차원을 늘리는 방식, 즉 출력 노드를 클래스 수만큼 구성하는 방식을 사용합니다. 예를 들어, 분류 대상이 3종류라면 다음과 같이 표현합니다:강아지 → [1,0,0]고양이 → [0,1,0]토끼 → [0,0,1]이렇게 하면 각 클래스에 해당하는 확률 분포를 명확히 표현할 수 있습니다. Softmax: 다중 분류에서의 확률 출력다중 분류에서는 출력이 확률 분포의 형태를 띄어야 하므로 다음 조건을 만족해야 합니다:..

인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 결국 하나의 함수로 볼 수 있습니다. 이 함수 fff는 다양한 weight와 bias, 즉 파라미터들로 구성된 함수이며, 입력 x가 주어졌을 때 출력은 f(x)가 됩니다. 즉, 신경망은 파라미터화된(parameterized) 함수로서, 주어진 입력에 대해 적절한 출력을 내는 함수 f_w(x)를 학습합니다. 예를 들어 수학에서 x→f→x2처럼, 어떤 입력 x가 함수 f를 통해 f(x)로 변환되는 것처럼, 신경망도 입력 x를 받아 출력합니다. 이때 출력된 fw​(x)는 정답 레이블 y에 대한 확률 분포, 즉 조건부 확률 분포 p(y∣fw(x))을 따르게 됩니다. 이 확률 분포를 어떻게 모델링하느냐에 따라 신경망의 출력 해석이 달라집니다. ..

확률 곱셈의 수치적 불안정성과 로그 변환의 필요성if 강아지사진 q를 최대화해야else if 고양이사진 q를 최소화해야확률 q를 최소화하는 것은, 수학적으로 1 - q를 최대화하는 것과 같습니다.이 개념은 베르누이 분포의 확률 표현인q^p * (1 - q)^(1 - p)을 최대화하는 것과도 같습니다. 이 수식은 p가 1일 때는 q, p가 0일 때는 1 - q를 취하는 구조로, 주어진 정답에 따라 올바른 확률을 선택하여 곱하는 방식입니다. 이는 독립시행에서 전체 확률을 계산하기 위해 각 시행의 확률을 곱하는 방식과 같습니다. 예를 들어, 어떤 모델이 하나의 데이터에서 정답을 0.9 확률로 맞춘다고 하면, 이를 100번 반복하면 전체 확률은 0.9^100 ≈ 0.000026이 됩니다. 이처럼 0과 1 사이의..