오늘은 머리도 자르고 세미나도 듣고 하다보니 저녁부터 글을 쓰고 있는데 하필 내용도 좀 어렵네요;;; 테일러 급수 보면서 참 재미난 발상이라는 생각이 듭니다 오늘도 열심히 달려봅시다~ 1. 미분과 도함수 미분이란 특정 값에서의 순간 변화율을 의미한다 → 그래프상에서의 순간 기울기 $y = x$와 같은 일차함수에서는 순간 기울기가 의미가 없지만 $y = x^{2}$과 같은 이차함수 이상에서는 그래프가 곡선의 형태를 보여주기 때문에 순간 기울기가 진가를 발휘한다 순간 기울기를 구하기 위해서는 $\frac{y의 변화량}{x의 변화량}$으로 구해야 하는데 매번 직접 구하기에는 귀찮다 그렇기 때문에 값들을 변수로 표현하여 순간 기울기를 구하는 공식에 대입하여 정리하면 도함수를 도출하여 사용할 수 있다. 즉, 도함..

오우쉣~ 고딩 때 하던 수학 그대로이다 강의를 보니 요즘은 벡터랑 행렬을 안 배운다던데...? 이거 실화임? 벡터와 행렬 그리고 딥러닝, 누가 생각한건지 모르겠는데 참 대단한 것 같다 어제 친구 게임 인프라를 테라폼으로 구현 좀 하느라고 12시 넘어서 잤더니 조금 늦게 일어났다... 그래서 퇴근하고 마저 작성한 후에 올립니다ㅜ 1. 함수 함수란 무엇일까? 함수란 두 변수 x,y에 대하여 x가 정해지면 그에 따라 y의 값이 하나만 결정될 때, y를 x의 함수라고 한다 $y=f(x)$ y가 여러개 정해질 수 있다면 그것은 함수가 아니다 함수는 좌표에 그래프로 표현할 수 있다 무수히 많은 x 값에 대응하는 y의 값을 좌표에 하나씩 표현을 하다보면 결국 그것이 이어진 것처럼 보이게 되고 그래프로 표현이 된다 그..

여기까지 딥러닝과 관련된 파이썬의 라이브러리 또는 프레임워크들을 알아보았고 내일부터는 기초 수학들을 좀 다룰 예정이다 ex) 함수, 로그, 미분... 고등학교 시절 추억이 새록새록 날 것 같다ㅎㅎ 친구들이랑 야자 도망가면서 많이 맞았었는데...ㅋ 사실 지금까지 정리한 것들을 다 이해했다고 말하기 힘들다. 아니 절반도 이해 못했다. 하지만 시작이 중요한거니까... 끝까지 가면 내가 다 이겨 1. 의사 결정 트리 (Decision Tree) 이진 트리 구조로 예/아니오로 답할 수 있는 질문을 반복하여 분류를 수행하며 판별을 한다 붓꽃 데이터 세트로 실습해보자 컬럼명 의미 데이터 타입 Species 붓꽃의 종 : setosa, versicolor, virginica Factor Sepal.Width 꽃받침의 ..

어제 천재 혁명가 곽상빈이라는 유튜브에서 나만의 부적만들기라는 컨텐츠를 보고 따라해보려고 하는 중이다 10년 후의 나의 모습, 5년 후, 3년 후를 생각해서 작성하려다 보니 쉽지 않다 항상 계획을 짜야지 짜야지 생각은 했었는데 막상 해보려고 하니 어렵다 매달, 매주, 매일 계획을 짜고 하나씩 달성해보자 1. 사이킷런(Scikit-Learn) 개요 사이킷런(scikit-learn)은 기계 학습을 위한 다양한 기능을 제공하는 파이썬 라이브러리다 가상 데이터(분류 등) 생성 기능을 제공한다 기계 학습을 위해 다양한 기본적인 데이터 세트를 제공한다 다양한 기계 학습 모델(SVM, 랜덤 포레스트 등)을 제공한다 1-1. 사이킷런에서 제공하는 데이터 세트 예시 - 붓꽃(iris) 품종 예측 데이터 세트 붓꽃에 대한..

연휴 끝! 1. 텐서플로우의 자동 미분과 기울기(Gradient) TensorFlow에서는 Gradient Tape 기능을 제공한다 중간의 관련 연산들을 테이프에 기록하고, 역전파(backward)를 수행했을 때 기울기가 계산된다 import tensorflow as tf x = tf.Variable([3.0, 4.0]) y = tf.Variable([1.0, 2.0]) # 진행되는 모든 연산들을 기록 with tf.GradientTape() as tape: z = x + y loss = tf.math.reduce_mean(z) dx = tape.gradient(loss, x) # loss가 scalar이므로 계산 가능 print(dx) TensorFlow에서는 변수가 아닌 상수라면 기본적으로 기울기를 ..

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() #..