Python/PyTorch Study4 [04] 파이토치 기초( 데이터세트) [데이터세트와 데이터로더] 1. 데이터 세트: 학습에 필요한 데이터 샘플을 정제하고 정답을 저장하는 기능을 제공: 선형 변환 함수, 오차함수처럼 클래스 형태로 제공되며, 초기화 메서드(__init__), 호출 메서드(__getitem__), 길이 변환 메서드 (__len__)를 재정의하여 활용함 (1) 초기화 메서드 (__init__): 입력된 데이터의 전처리 과정을 수행하는 메서드 (2) 호출 메서드 (__getitem__): 학습을 진행할 때 사용되는 하나의 행을 불러오는 과정 (3) 길이 변환 메서드 (__len__): 학습에 사용된 전체 데이터세트의 개수를 반환 2. 데이터 로더 : 데이터세트에 저장된 데이터를 어떠한 방식으로 불러와 활용할 지 정의 (1) 배치 크기 (batch_size): 학.. 2024. 9. 20. [03] 파이토치 기초 (가설, 최적화) 1. 가설: 어떤 사실을 설명하거나 증명하기 위한 가정으로 두 개 이상의 변수의 관계를 검증 가능한 형태로 기술하여 변수 간의 관계를 예측하는 것어떠한 현상에 대해 이론적인 근거를 토대로 통계적 모형을 구축하고 데이터를 수집해 해당 현상에 대한 데이터의 정확한 특성을 식별해 검증(1) 연구 가설: 연구자가 검증하려는 가설. 귀무가설을 부정하는 것으로 설정한 가설을 증명한느 가설(2) 귀무가설: 처음부터 버릴 것을 예상하는 가설. 변수 간 차이나 관계가 없음을 통계학적으로 증거를 통해 증명 (3) 대립가설: 귀무가설과 반대되는 것으로, 참이 되는 가설. 대립가설은 연구가설과 동일하다고 볼 수 있으며, 통계적 가설 검정을 진행할 수 있음[머신러닝에서의 가설]: 독립변수(X)와 종속 변수(Y)를 가장 .. 2024. 9. 20. [02] 파이토치 기초 (텐서) 1. 텐서 (Tensor): 넘파이 라이브러리의 ndarray 클래스와 유사한 구조로 배열이나 행렬과 유사한 자료구조(자료형)텐서를 사용하여 모델의 입출력뿐만 아니라 모델의 매개변수를 부호화하고 GPU를 활용해 연산을 가속화할 수 있음 [넘파이와 파이토치] 공통점 : 수학 계산, 선형 대수 연산을 비롯해 전치, 인덱싱, 슬라이싱, 임의 샘플링 등 다양한 텐서 연산을 진행할 수 있음 차이점 : CPU에서 사용하는 텐서와 GPU에서 사용하는 텐서의 선언방식이 다름 파이토치는 GPU가속을 적용할 수 있으므로 CPU 텐서와 GPU텐서로 나눠지고, 각각의 텐서를 상호 변환하거나 GPU 사용여부를 설정함 2. N차원 텐서 (1) 스칼라 (scalar) : 크기만.. 2024. 8. 16. [01] 인공지능과 방법론 (인공지능, 머신러닝) 1. 인공지능 인공지능: 패턴 인식, 학습, 의사결정과 같이 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 컴퓨터 시스템이 수행하는 기술을 의미 주어진 시스템에서 입력을 조정해 출력을 원하는 대로 조절하는 제어기로부터 측정 가능한 경험적 속성을 학습해 스스로 판단하는 기능까지의 전반을 의미 (1) 강인공지능 : 스스로 학습과 인식 등이 가능하며, 지능 또는 지성의 수준이 인간과 근사한 수준까지 이른 경우ex) SF영화에 등장하는 휴머노이드나 안드로이드 (2) 약인공지능: 인간이 해결할 수 있으나 기존의 컴퓨터로 처리하기 힘든 작업을 처리하기 위한 일련의 알고리즘 ex) 규칙기반 AI, 머신러닝, 딥러닝 (2)-1규칙기반 AI: 미리 결정된 일련의 규칙 또는 알고리즘에 따라 문제를 해결하고 작업을 수행 구체적.. 2024. 8. 16. 이전 1 다음
