[pytorch] 기본

: 딥러닝을 위한 framework Pytorch - regression 1. data set을 setting -> train set과 validation set. test set을 설정한 후, numpy로 값을 한번 살펴본다. 대게 비율이 8:1:1, 7:2:1로 설정 %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits import mplot3d # ====== Generating Dataset ====== # num_data = 2400 x1 = np.random.rand(num_data) * 10 x2 = np.random.rand(num_data) * 10 e = np.random.normal..

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• · 2021. 7. 18.
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인공지능 되짚어보기

학습 정의 1. Learning(학습)이란 input에 맞는 output을 구하는 함수 f(x)(=perceptron)을 찾는 것이다. => input에 맞는 oupt을 구하기 위해 weight를 찾는것이 학습니다. => Error 값을 줄여나가면서 weight를 학습한다. 이때 Error 값을 정의한 함수를 Objective function(목적 함수)라고 한다. (일반적으로 Error 값은 MeanSquaredError를 사용한다. * MSE는 아래의 식과 같다) 즉, Error를 최소화할때의 weight 값을 구해야한다. Gradient descent learning error값을 최소화하기 위한 가장 기본적인 학습 방법이다. 1. 학습 시작에서는 random하게 weight를 설정한다. 2. 학습..

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• · 2021. 7. 18.
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[1주차] 파이썬을 활용한 데이터 분석

1. 파이썬 2. 아나콘다: 분석을 도와줄 패키지매니징 플랫폼 3. 파이썬 라이브러리: 파이썬에서 관련있는 기능들의 묶음 모듈, 패키지 등등의 묶음을 라이브러리 ## 파이썬 기초 문법 복습## 1. 변수: 데이터를 저장하는 곳 '=' 연산자는 왼쪽 변수에 오른쪽 값을 저장하겠다는 의미 * 수학에서의 '='연산자와 의미가 다름. 2. 자료형 - 리스트: '[]' 를 사용한 값 -> append를 사용하여 리스트의 마지막 인덱스 다음에 해당 값을 넣는다. ex) list2.append('banana') -> append를 통해 리스트 또한 append 시킬수 있다. - 딕셔너리: '{}' 를 사용한 값 -> hash처럼 key와 value를 mapping하여 이뤄진 자료형 3. 조건문 - if 문: 조건을 ..

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• · 2021. 6. 30.
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