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텐서 조작하기 벡터, 행렬, 텐서 개념 설명 벡터는 1차원으로 구성된 값을 말한다. 행렬은 2차원으로 구성된 값을 말한다.(= 2차원 텐서) 텐서는 3차원 이상으로 구성된 값을 말한다. 테이터사이언스 분야 한정으로 3차원 이상의 텐서는 그냥 다차원 행렬 또는 배열로 간주할 수 있습니다. 또한 주로 3차원 이상을 텐서라고 하긴 하지만, 1차원 백터나 2차원인 행렬도 텐서라고 표현하기도 합니다. PyTorch Tensor Shape Convetion *2D Tensor(Typical Simple Setting) |t| = (Batch size, dim) => (batch size × dimension) - 2D 텐서에 대한 예시를 들어보자 훈련 데이터 하나의 크기를 256이라고 가정해 보자. 훈련 데이터는 [3,1,2,5.. 2023. 12. 29.
데이터의 분리 이번에는 지도 학습을 위한 데이터 분리 작업에 대해서 배우도록 하겠습니다. (Jupyter Notebook 설치 방법) https://yunz-story.tistory.com/60#comment15524835 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split 1. 지도 학습(Supervised Learning) https://yunz-story.tistory.com/entry/%EB%94%A5-%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5 (지도 학습과 그 외의 것들에 대해.. 2023. 12. 26.
파이썬, 아나콘다, jupyter notebook 설치방법 파이썬 먼저 파이썬을 설치해 줍니다. https://www.python.org/downloads/ Download Python The official home of the Python Programming Language www.python.org 창이 뜨면 -> Add python.exe to PATH 클릭 -> Install Now 클릭 파이썬이 잘 설치되었는지 확인! py 치고 Enter => 그럼 파이썬 버전 확인가능(전 추가 설치하지 않아서 원래 설치되어 있던 버전이 나왔어요.) 주피터 노트북 설치 위에 있는 명령 프롬프트(cmd)에 pip install jupyter 입력해 주면 스르르륵 설치가 됩니다. cmd 창에 밑에 글을 입력하여 저장 위치 경로를 설정해 줍니다. ' '안에 경로를 수정해.. 2023. 12. 23.
Building Neural Networks with Perceptrons(퍼셉트론을 이용한 신경망 구축) 다중 출력 퍼셉트론 입력 데이터에 대한 여러 개의 출력을 생성하는 인공 신경망이다. 위의 이미지에서는 입력층은 3개 은닉층은 2개의 뉴런으로 구성되어 있으며, 각 뉴런은 3개의 가중치와 1개의 편향을 가지고 있다. 출력층은 2개의 출력 신호를 가지고 있다. z1, z2는 은닉층의 출력 신호이고 y1, y2는 출력층의 출력신호이다. 공식은 z1 = w1x1 + w2x2 + w3x3 + b1 z2 = w4x1 + w5x2 + w6x3 + b2 y1 = g(z1) y2 = g(z2) w1~6은 가중치를 나타냄 b1,b2는 편향을 나타냄 - 편향이란? 쉽게 설명드리자면 가중치 앞에 붙는 부호를 나타낸다. 가중치가 양수이면, 입력 신호가 뉴런의 출력에 더 큰 영향을 미치고 가중치가 음수이면, 입력 신호가 뉴런의 .. 2023. 12. 22.
머신 러닝 워크 플로우 1. 수집(Acquisition) 머신 러닝을 하기 위해서는 기계어 학습 시켜야 할 데이터가 필요하다. 자연어 데이터를 코퍼스(corpus)라고 하는데, 코퍼스란 조사나 연구 목적에 의해서 특정 도메인으로부터 수집된 텍스트 집합을 말한다.(txt파일, csv파일, xm파일) 2. 점검 및 탐색(Inspection and exploration) 데이터가 수집되었다면, 여기서는 점검하고 탐색하는 단계 거친다. 데이터의 구조, 노이드 데이터, 머신 러닝 적용을 위해서 데이터를 어떻게 정제해야 하는지 등을 파악한다. 이 단계에서는 탐색적 데이터 분석 단계(Exploratory Data Analysis, EDA)단계라고도 하는데 이는 독립 변수, 종속 변수, 변수 유형, 변수의 데이터 타입 등을 점검하며 데이터의.. 2023. 12. 22.
The Perceptron(퍼셉트론) Importance of Activation Functions 활성화 기능의 중요성 활성화 함수의 목적은 네트워크에 비선형성을 도입하는 것이다. 만약 우리가 녹색과 빨간색 점을 구별하기 위해 신경망을 구축하기를 원한다면 어떨까? 사진의 왼쪽 선형 활성화 함수는 입력 신호의 가중합은 선형 함수이고 오른쪽은 비선형성은 활성화 함수는 비선형 함수이다. 선형성은 퍼셉트론이 선형 분류기임을 의미한다. 즉, 퍼셉트론은 입력 신호의 관계를 선형적으로 학습할 수 있다. 비선형은 퍼셉트론이 복잡한 관계를 학습할 수 있도록 한다. - 원을 뉴런 또는 노드라고 부른다. - 입력 신호가 뉴런에 보내질 때는 각각 고유한 가중치가 곱해진다. - 뉴런에서 전달받은 신호의 총합이 임계값를 넘을 때만 1을 출력한다. 이미지의 좌표 부.. 2023. 12. 21.
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