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이 글은 모두를위한딥러닝 시즌2 https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch 을 정리한 글입니다. GitHub - deeplearningzerotoall/PyTorch: Deep Learning Zero to All - Pytorch Deep Learning Zero to All - Pytorch. Contribute to deeplearningzerotoall/PyTorch development by creating an account on GitHub. github.com ( http://hunkim.github.io/ml/ 참고) 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 hunkim.github.io Logistic Regression - Clasification..

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글은 모두를위한딥러닝 시즌2 https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch 을 정리한 글입니다. 이전 챕터보다 더 간단한 hypothesis를 사용한다. 이 데이터는 입력과 출력이 동일하므로 W = 1이 가장 좋은 값이 된다.( H(x) = x가 가장 정확한 모델 ) 여기서 모델의 좋고 나쁨을 어떻게 평가할 수 있을까? cost function은 모델의 예측 값이 실제 데이터와 얼마나 다른지를 나타내는 값으로, 잘 학습된 모델일수록 낮은 cost를 갖는다. 위 모델에서는 W=1 일 때, cost=0이며, W가 1에서 멀어질수록 cost가 높아진다. Linear Regression 에서 쓰이는 cost function은 Mean Squared Error이며 MSE라..

은 모두를위한딥러닝 시즌2 https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch 을 정리한 글입니다. 이번 챕터에서 모델링하려는 것은 공부시간과 점수의 상관관계이다. 내가 4시간을 공부했다면 몇 점 정도를 받을 수 있을까? 를 예측하는 것이다. 모델의 학습을 위한 데이터는 "torch.tensor"의 형태이며, 입력과 출력을 각기 다른 텐서에 저장한다. 입력은 x_train, 출력은 y_train 로 표기한다. 1 2 3 4 5 6 7 import torch import numpy as np x_train = torch.FloatTensor([[1], [2], [3]]) y_train = torch.FloatTensor([[2], [4], [6]]) print(x_tra..

글은 모두를위한딥러닝 시즌2 https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch 을 정리한 글입니다. GitHub - deeplearningzerotoall/PyTorch: Deep Learning Zero to All - Pytorch Deep Learning Zero to All - Pytorch. Contribute to deeplearningzerotoall/PyTorch development by creating an account on GitHub. github.com View (Reshape) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 import numpy as np import torch t = np.array([[..

글은 모두를위한딥러닝 시즌2 https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch 을 정리한 글입니다. GitHub - deeplearningzerotoall/PyTorch: Deep Learning Zero to All - Pytorch Deep Learning Zero to All - Pytorch. Contribute to deeplearningzerotoall/PyTorch development by creating an account on GitHub. github.com 앞으로 다룰 가장 기본적인 단위인 벡터(Vector), 매트릭스(Matrix), 텐서(Tensor)에 살펴본다. 위의 그림에는 없지만, 차원이 없는 값을 스칼라(Scalar)라고 한다. 첫 번..

도커(docker)란? "저 사람 컴퓨터에서는 되는데, 내 컴퓨터에서는 안돼!"와 같은 상황을 방지할 수 있다. 도커(docker)는 모두에게 동일한 환경에서 사용할 수 있도록 도와주는 것. 도커(docker)는 컨테이너(container) 기반의 가상화 시스템이다. 우선 가상화(virtualization)는 실제는 없지만 있는 것처럼 보여주는 것이다. 예를 들어 VirtualBox를 사용해서 윈도우즈 안에 윈도우를 띄운다거나, Mac OS에서 Parallels를 사용해서 윈도우즈를 띄우는 것 등을 가상화의 한 가지인 가상 머신이라 부른다. 이해를 돕기 위한 방법으로 집 하나를 여러 개의 방으로 쪼개서 사용하는 것과 같은 원리이다. 가상화를 통해 하나의 서버를 여러개의 가상 서버로 쪼개서 사용자에게 제공..