오늘 저녁 약속이 있는데 잘 하고 올게요~ 오늘은 지난번에 했던 데이터 세트와 다른 데이터로 복습할겸 인공신경망을 구성해서 다시 학습을 해볼 것이다 추가로 학습이 완료된 모델을 저장하는 방법도 실습해볼 것이다 모델을 저장하는 방법에는 두가지가 있다 모델의 파라미터만 저장하는 방법 이 방법은 모델의 계층 구조를 알고 있어야만 나중에 다시 해당 모델을 사용할 수 있음 모델 전체를 저장하는 방법 사용할 데이터 세트 : Fashion MNIST torchvision.datasets — Torchvision master documentation torchvision.datasets All datasets are subclasses of torch.utils.data.Dataset i.e, they have __g..

이전에 계속 배웠던 것들을 실제로 코드로 구현해보는데 (물론 프레임워크 쓰는거지만ㅋ) 기존에는 이해가 안되었던 것들이 왜 하는건지 어떤걸 하려는건지 보이니까 신기했다 역시 처음에는 이해가 안될지라도 꾸준히 계속 하는 것이 중요한 것 같다 그리고 내일 약속이 잡혀있는데 설렘반 기대반 1. TensorDataset과 DataLoader 입력 데이터를 쉽게 처리하고, 배치 단위로 잘러서 학습할 수 있게 도와주는 모듈 Dataset : 학습시 사용하는 feature와 target의 pair로 이루어짐. 아래에서 코드에서는 TensorDataset을 사용하여 Dataset 인스턴스를 생성했지만, 이미지의 사례와 같이 Dataset 클래스를 상속받아서 커스텀 인스턴스를 생성하는 형태로 많이 사용 DataLoader..

혁펜하임 강의 재밌다!!! 외쳐 혁펜하임!!! https://www.youtube.com/@hyukppen 혁펜하임 | AI & 딥러닝 강의 현) 성균관대학교 의과대학 초빙강사 현) 혁펜하임 아카데미 대표 전) 삼성전자 책임연구원 AI 강의 / 딥러닝 강의 등 최고의 설명법을 연구, 개발합니다. ‘혁펜하임’은 신호처리 분야의 전설 www.youtube.com 1. 비지도 학습 비지도 학습이란 지도 학습과 반대로 정답을 모르는 상태에서 학습하는 것을 말한다 군집화 (K-means, DBSCAN, …) 군집화는 개체들을 비슷한 것끼리 그룹을 나누는 것을 말한다 차원 축소 (데이터 전처리 : PCA, SVD, …) 데이터 세트를 그대로 사용하지 하지 않고 데이터 로더를 사용하여 전처리를 하는 것을 말한다 이때..