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머신러닝7

[PyTorch] 파이토치로 선형회귀 구현하기 / nn.Module [PyTorch] 파이토치로 선형회귀 구현하기,nn.Module Import import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim torch: 텐서를 생성하는 라이브러리 torch.autograd: 자동미분 기능을 제공하는 라이브러리 torch.nn: 신경망을 생성하는 라이브러리 torch.multiprocessing: 병럴처리 기능을 제공하는 라이브러리 torch.utils: 데이터 조작 등 유틸리티 기능 제공 torch.legacy(./nn/.optim): Torch로부터 포팅해온 코드 torch.onnx: ONNX(Open Neural Network Exchange) 서로 다른 프레임.. 2022. 11. 19.

Hands-On Machine Learning(핸즈온 머신러닝) - 2장 연습문제 Hands-On Machine Learning(핸즈온 머신러닝) - 2장 연습문제 이 장에서 소개한 주택 가격 데이터셋을 사용해 문제를 푸세요. 1번 서포트 벡터 머신 회귀(sklearn.svm.SVR)를 kernel=“linear”(하이퍼파라미터 C를 바꿔가며)나 kernel=“rbf”(하이퍼파라미터 C와 gamma를 바꿔가며) 등의 다양한 하이퍼파라미터 설정으로 시도해보세요. 지금은 이 하이퍼파라미터가 무엇을 의미하는지 너무 신경 쓰지 마세요. 최상의 SVR모델은 무엇인가요? SVM(서포트 백터 머신)은 선형, 비선형, 회귀, 이상치 분석 등 다양하게 사용할 수 있는 매우 강력한 머신러닝 모델이다. 내가 알기로는 딥러닝이 사용되기 전까지는 SVM모델을 사용했다고 들었다. SVM의 회귀를 SVR이라고 .. 2022. 7. 17.

Hands-On Machine Learning(핸즈온 머신러닝) - 1장 연습문제 Hands-On Machine Learning(핸즈온 머신러닝) - 1장 연습문제 1. 머신러닝의 정의 (30p) 명시적인 프로그래밍 없이 기계가 데이터로부터 스스로 학습할 수 있는 시스템을 만드는것이다. 학습이란 어떤 작업에서 주어진 성능 지표가 더 나아지는 것을 의미한다. 2. 머신러닝이 도움을 줄 수 있는 문제 유형 네가지 (33~34p) - 기존 솔루션으로는 많은 수동 조정과 규칙이 필요한 문제 - 전통적인 프로그래밍 방식으로는 해결 방법이 없는 복잡한 문제 - 유동적인 환경에 적응해야하는 문제 - 사람에게 통찰을 제공해야하는 문제 3. 레이블된 훈련세트란? (36p) 지도학습에서 각 sample에 대해 원하는 정답(label)을 담고 있는 훈련세트. 4. 가장 널리 사용되는 지도학습 작업 두 가.. 2022. 7. 4.

머신러닝(Machine Learing)이란? 오차함수 MAE(mean absolute error)/MSE(mean squared erro) 머신러닝(Machine Learing)이란? 오차함수 MAE(mean absolute error)/MSE(mean squared erro) 블로그를 운영하면서 머신러닝에 대해 글을 쓴 것이 없다느는 것을 알고 놀랬다. 어제 공부한 내용을 토대로, 머신러닝이란 무엇인지? 머신러닝의 오차함수에 대해서 포스팅하려고한다. 머신러닝이란? 데이터에서부터 학습하도록 컴퓨터를 프로그래밍을하는 과학.또는 예술(?)이라고 책에 써있다. 말 그대로 기계학습이다. 이런 사전적인 의미말고, 수학적으로 머신러닝이 무엇인지? 목적은 무엇인지 살펴보자. 다음과 같은 샘플 그래프가 있다. 그래프를 해석해본다면, 삶의 만족도가 높을 수록 GDP도 높다는 것을 알 수 있다. 이 그래프의 정보를 토대로 삶의 만족도와 GDP와의 관계를 예측.. 2022. 7. 1.

[딥러닝] Convolution Neural Network (CNN) 합성곱 신경망 - 간단하고 쉽게 이해하기 Convolution Neural Network (CNN) 합성곱 신경망 CNN Dense 레이어 = 연산을 담당하는 레이어이고. CNN = 들어오는 데이터(features)에 대한 특성을 추출하는 레이어이다. 따라서 모델링을 할 때에 특성 추출을 먼저한 후 연산을 해야하니 윗부분이 특성을 추출하는 레이어가 자리잡고 아랫부분이 연산을 담당하는 레이어가 자리잡는다. input 레이어는 하나의 이미지에 대해서 굴곡 등..특성을 추출하고 그 추출한 이미지를 모아둔 것을 feature maps라고 한다. 계속 cnn층을 깊게쌓으면서 특성 추출을 해가는 것이 위 그림에 대한 설명이다. 여기까지가 CNN의 기본 개념 끝! Dense VS CNN 예를들어 고양이 사진을 가지고 이 사진이 고양인지 아닌지를 알 수 있는.. 2022. 2. 17.

Google Colab Pro 결제하는 법 Google Colab Pro 결제하기 보통 딥러닝을 할 때 google Colab을 많이 이용한다. Colab에서는 무료 사용자들에게 일정량의 GPU를 무료로 제공한다. 하루 12시간 정도..?제공한다고 하는데 내가 12시간을 넘게? 사용하는지는 모르겠지만 연결 제한이 떴다. 좋은 마음으로 공부하려다가 이런 경고가 뜨면 또 짜증이 확 올라온다..ㅎ 주말 저녁에도 이런 현상이 생겨 작업을 하지 않을 때도 colab을 켜놨놔보다 싶었는데 오늘은 아침에도 경고가 뜨니 결제를 해야겠다는 생각이 들었다. (일단 당장 오늘 작업을 못하기 때문) 런타임->런타임 유형 변경 Colab Pro+ 버전으로 업그레이드 Click! 아직 배우는 입장이라 무거운 모델을 많이 돌리지 않아서 무료 GPU도 쓸만하다고 생각을 했는.. 2022. 1. 25.

[딥러닝] classification neural network(분류신경망) [딥러닝] classification neural network(분류신경망) 머신러닝, 딥러닝의 데이터 문제의 유형은 크게 분류(Classification)과 회귀(regression)으로 나눠진다. 그 중 Classification neural network를 소개해보겠다. 분류(Classification)는 데이터가 어느 범주에 속하는지 알아내는 것이다. 그 중 오늘은 가장 기본데이터인 와인은 분류하는 신경망 모형을 만들어보겠다. random seed 설정 일관된 결과값이 나오도록 랜덤 시드를 설정해줘야한다. numpy와 tensorflow를 import하고 각각 랜덤 시드값을 생성하는 함수를 사용해서 생성한다. import numpy as np import tensorflow as tf np.ran.. 2022. 1. 24.

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