David의 개발 이야기!

Step 1. Build data processing pipeline 대부분의 머신러닝 시스템은 모델을 학습시키기 위해 미니배치를 사용한다. 따라서, 금번 실습에서는 미니배치를 활용해 학습/평가를 진행하고자 한다. 세부 단계는 아래와 같다. 1. Load inputs and labels 2. Preprocess inputs and labels 3. Group inputs and labels as a mini-batch Step 2. Build Model 인풋을 통해 예측 혹은 분류를 진행하는 모델을 정의한다. 1. Which model should be used? 2. How to set the hyperparameters of the ..

DNN == Deep Neural Network 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)은 입력층(input layer)과 출력층(output layer) 사이에 여러 개의 은닉층(hidden layer)들로 이뤄진 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)이다. 이를 이용하여, 손글씨 숫자이미지를 분류하는 모델을 구현해보고자 한다. 1. 필요한 모듈 불러오기 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F from torchvision import datasets, transforms device = torch.device("cuda:0" ..

다변수 선형회귀란, 변수가 여러개 있는 상태에서 회귀를 하는 것을 의미한다. 기존 포스팅에서는 독립변수 1개, 종속변수가 1개 였지만, 다변수라 함은, 독립변수가 여러개라는 뜻이다. 원리는 기존 포스팅과 매우 흡사하다. 2023.07.23 - [인공지능공부] - Linear Regression Pytorch 로 구현하기 Linear Regression Pytorch 로 구현하기 지난 포스팅에서 Linear Regression 의 bias 있을때, 없을때 여부에 따라, 밑바닥부터 구현해보았다. 2023.07.14 - [인공지능공부] - Linear Regression 바닥부터 구현하기 ( bias 없을때 ) Linear Regression 바닥부터 david-kim2028.tistory.com 1. 라이브..