요즘 딥러닝 강의만 듣고 정리하고 올린다는 것 자체에 너무 의미를 부여하고 있는게 아닌가 싶다 사실 잘 이해가 안되서 강의를 듣고 나온 내용들을 올리는 수준에 불과한데 말이다 딥러닝에 익숙해지는 것은 좋지만 지금 우선순위는 이것보다 클라우드 쪽에 좀 더 중점을 둬야하지 않을까 싶다 이번 설연휴에는 핑계지만 딥러닝만 올리고 다른건 거의 안한 것 같다 우선순위를 생각하면서 행동하자 1. 텐서플로우(Tensorflow) 개요 보시면 아시겠지만 파이토치와 텐서플로우는 상당히 유사한 부분이 많습니다 원래는 텐서플로우를 많이 사용하다가 파이토치가 등장하면서 파이토치로 많이 넘어갔었는데, 텐서플로우 2.0부터 파이토치와 유사한 부분들이 많아졌습니다 텐서플로우로 작성된 내용들도 많이 볼 수 있기 때문에 파이토치 뿐만 ..

이제 파이토치를 통해 예시 데이터셋을 가져와서 모델을 생성해보고 테스트하고 검증하는 강의를 들었다 실습을 진행하면서 들은 생각은 너무 빠르게 지나간다는 점...? 이전부터 느끼고 있었던 패스트캠퍼스 강의들의 문제점이 느껴졌었다 새로운 기술들을 습득하고 배우는데에 있어서는 패스트캠퍼스 강의보다는 책을 읽어보던가 다른 강의들을 찾아보는 것을 추천한다 그럴 수 밖에 없는 것이 너무 많은 내용을 단기간에 전달하려고 하다보니 그런 것 같다. 하지만 그렇다고 패스트캠퍼스가 좋지 않다는 것은 아니다. 어느정도 기반 지식이 있고 다양한 오픈소스들 또는 관련 기술들을 접해보고 싶을 때는 패스트캠퍼스만한 게 없는 것 같다. 나는 인공지능이 처음이라 지금 머릿속이 매우 복잡하긴 하지만 내가 항상 생각하고 있는 낯섦을 익숙함..

설 연휴라 집에 내려와서 노트북으로 작성 중이다 노트북이 오래돼서 그런지 너무 느려서 예전에 포맷을 했었는데 그 이후로는 나름 쓸만한 것 같아서 다행이다 이번에는 파이썬에 있는 딥러닝을 위한 프레임워크인 파이토치에 대해서 알아보고 정리해볼 것이다 가보자고~ 1. 파이토치(PyTorch) 개요 PyTorch는 기계 학습 프레임워크(framework) 중 하나다 PyTorch를 사용하면, GPU 연동을 통해 효율적으로 딥러닝 모델을 학습할 수 있다 import torch 파이토치를 사용하여 연산을 할 때 CPU를 사용할 것인지 GPU를 사용할 것인지를 정할 수 있다 data = [ [1, 2], [3, 4] ] x = torch.tensor(data) print(x.is_cuda) x = x.cuda() #..