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AI73

[PytorchZeroToAll] 2. Linear Model 저번 시간에는 machine learning에 대해 간단하게 배웠고 어떻게 작동하는지 알아보았다. 이미 답이 있는 labeled training dataset으로 모델을 일단 훈련시키고 나면 test dataset으로 우리의 모델을 검증한다. 이런 종류의 머신러닝을 지도학습(Supervised Learning)이라고 하고, 이것은 답이 있는 데이터로 우리의 모델을 훈련시키고 이끌기 때문에 그렇다. 우리의 모델을 디자인하기 위해서 가장 먼저 할 것은 입력 데이터과 출력 데이터의 관계를 파악하는 것이다. 위의 예시 데이터의 경우에는 입력과 출력이 선형(linear)의 관계를 가지고 있어서 비례한다. 선형 모델는 매우 쉽고 간단하지만 머신러닝을 처음 시작하기에 딱 적합하다. x라는 입력값을 받으면 선형 모델로.. 2020. 1. 21.
[PyTorchZeroToAll] 1. Overview 유튜브의 Sung Kim 교수님의 PyTorch Zero To All 강의를 듣고 강의 내용을 정리하려고 한다. 이번 강의의 목표는 머신러닝과 딥러닝의 기본적 개념 이해와 pytorch 사용법을 익히도록 한다. ● 머신러닝 머신 러닝에 대해 알아보기 전에 human intelligence에 대해서 알아보자. 어떻게 사람들이 결정을 내리는 것일까? 예를 들어, 점심에 무엇을 먹을지 결정하는가? 첫째로, 우리는 우리가 뭘 좋아하고 뭘 싫어하는지에 대한 정보를 수집한다. 그 정보들을 이용해서 무엇을 먹을지 결정한다. 이 과정을 우리는 정보를 가지고 추론(infer)한다고 한다. 만약 정보가 이미지 형태라면 그것을 보고 그 사진안에 고양이가 있다는 것을 예측(prediction)한다. 만약 4시간 공부했다는 정.. 2020. 1. 20.
[TEAMLAB] 3 - 10. numpy data I/O 이번 시간이 numpy 마지막 시간으로, numpy에서 data를 입출력하는 법을 알아보도록 하겠다. 데이터들은 보통 csv파일, 텍스트 파일이기 때문에 위와 같이 loadtxt 함수로 호출할 수 있다. 불러오면 기본적으로는 float type이고, astype을 이용해서 int로 바꾼 후에 array에 넣을 수 있다. savetxt는 다시 csv 형태로 저장하고 저장하고 싶은 데이터 타입으로 저장할 수 있다. 데이터를 구분할 때의 기호인 delimiter를 ,로 지정했다. \t 등도 가능할 것이다. text를 load할 때에는 data type을 지정할 수 있다. 위의 예시처럼 문자열 타입도 가능하다. 별다른 명시가 없을 경우에는 float으로 불러오게 된다. 위와 같이 savetxt를 할 때에는 fm.. 2020. 1. 20.
[TEAMLAB] 3 - 9. numpy - boolean & fancy index boolean index는 numpy 배열에서 특정 조건에 맞는 인덱스만 출력하는 것이다. A라는 큰 배열이 있었을 때 조건을 15보다 작은지로 두고, B의 타입을 np.int라고 두면 true인 것은 1로, false인 것은 0으로 출력하게 된다. 이번에는 fancy index에 대해 알아보도록 하겠다. fancy index는 numpy의 array를 index value로써 사용해서 값을 추출하는 방법이다. 위의 예에서 보면 b의 각 원소들이 마치 index처럼 사용되어 해당하는 a의 값을 가져오는 것을 볼 수 있다. take 함수도 같은 역할을 한다. 사실 a[b]의 방법보다 take의 방법이 한 눈에 보기 좋아서 더 낫다고 한다. matrix 형태의 데이터들도 fancy index가 가능하다. 위.. 2020. 1. 20.

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