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혼공머신9

혼공학습단 11기 회고 이번 기수도 저번주 딥러닝과 함께 끝이 났습니다. 정신 차리니 어느새 6주가 지나있었네요. 뭐야 내 방학 돌려줘.... 처음 시작은 저번 학기에 배운 머신러닝+딥러닝을 정리해보는 참에 시작했는데, 생각보다 더 꼼꼼하게 머신러닝과 딥러닝 전반에 대해 짚고 넘어갈 수 있었습니다. 분명 이 책으로 기말고사까지 봤는데, 이상하게 다시 보니 또 새롭더라고요. PCA? 손실함수? 내가 그걸 배웠던가? 이렇게 되니까 복습하기를 잘한 것 같습니다. 망각 곡선에서 망각 부분 직전에 다시 기억이 살아났어요. 복습이 이렇게 중요합니다 여러분. 머신러닝에서도 한 번만 학습시키면 성능이 별로 좋지 않아요. 에폭을 여러번 돌려줄수록 성능이 개선되는게 종종 느껴집니다. 따라서 혼공학습단을 통한 반복 학습이 무지 중요하다는 점을 배.. 2024. 2. 15.
[6주차] 딥러닝은 어떻게 이미지를 분류하는가? Ch.7-1 인공신경망 갤럭시를 사용하는 분들은 갤러리 앱을 켜서 돋보기 버튼을 눌러보세요. 아마 처음 보는 분도 계시겠지만, 갤러리 앱이 알아서 사람 얼굴을 인식한 후 그 사람마다 따로 폴더를 만들어 놓았습니다. 신기하죠? 제가 아이폰 유저가 아니라서 아이폰도 되는지는 잘 모르겠습니다. 모든 사진마다 '이 사진은 박명수씨 사진입니다!'라고 표시를 해 둔 것도 아닌데, 상당히 높은 정확도로 이미지 분류를 잘 해놓았습니다. 이제 짤을 찾을 때 더 편하게 찾을 수 있을 것 같습니다. 이처럼 딥러닝을 통한 이미지 인식은 의외로 생활 전반에 숨어있습니다. 이번 챕터에서는 저번 주차에 이어 딥러닝을 이용한 이미지 분류를 더 정리해보도록 하겠습니다. 특히, 딥러닝의 알파이자 오메가라고 할 수 있는 인공신경망을 배워.. 2024. 2. 8.
[5주차] 비지도학습, 주성분 분석(PCA) Ch.6 비지도 학습 6-1. 군집 알고리즘 자, 뜬금없지만 (1, 2, 3, 50, 51, 52, 100, 101)을 세 그룹으로 나누어 봅시다. (1,2,3), (50,51,52), (100,101)로 보통 나누죠? 세 그룹이라고 했는데 짝수와 홀수.... 이런 분은 없겠죠? 허허. 왜 저 세 그룹으로 나누어질까요? 어째 물음표 살인마가 되고 있습니다. 아마 한 자리수/ 두 자리수/ 세 자리수 처럼 숫자가 가진 크기에 따라 세 그룹으로 나누셨을 것 같습니다. 만약 그러셨다면, 이미 당신은 비지도학습의 개념을 익혔습니다. 비지도 학습이란 이전(지도 학습을 배우던 시기)에 쓰던 타깃값이 없는 데이터가 있을 때 엔지니어들이 어떻게 하면 좋을까?라는 의문에서 시작된 머신러닝 알고리즘입니다. 따라서 타깃값이 .. 2024. 2. 1.
[4주차] 트리, 교차검증, 하이퍼파라미터 튜닝, 앙상블 벌써 혼공학습단도 4주차에 접어들어 반이 지났네요. 머신러닝 지식도 새록새록 잘 돌아오고 있습니다. 저번주 좀 쉬었다고 컨디션도 나아져서 튼튼코코넛으로 바뀌었습니다. 좀 빠릿해진 기분으로 4주차 정리 시작합니다! Ch.5 트리 알고리즘 5-1. 결정 트리 프로그래밍을 하시는 분이면 결정 트리(Decision Tree)는 다들 단간히 아실거라 믿습니다. 일상 생활에서도 결정 트리는 무의식중에 많이 사용합니다. 실제 합리적인 의사 결정에 자주 쓰이기도 할 만큼, 이 알고리즘을 무에서 유도 창조하는 머신러닝 엔지니어들이 사용하지 않을 리가 없습니다. 이번 챕터는 정의가 어렵지는 않으므로 가볍게 몇 가지 용어만 짚고 가고, 제가 2023년 2학기(3학년 시기) 진행한 간단한 프로젝트를 예시로 같이 보겠습니다. .. 2024. 1. 24.
[3.5주차] 릿지 규제와 라쏘 규제의 활용 제가 2023년 2학기(3학년 재학생 시기)에 Ridge & Lasso 규제를 처음 배우고 중간고사 대체과제로 진행한 프로젝트입니다. 링크 통해서 아! 릿지&라쏘 규제가 이렇게 실제 프로젝트에 활용되는구나!를 아시면 충분할 듯 합니다. [기계학습] 다항회귀분석을 이용한 의료 서비스의 수치적 제공 수준에 따른 코로나 사망률 예측 2023년 2학기 전공 수업 중간고사 팀프로젝트로 진행하였던 코로나19 적정 병상 예측 모델 보고서와 코드입니다. 전처리 부분을 제외한 모든 부분은 제가 작성했고, 보고서는 완전히 개인 과제니 alasco-footprint.tistory.com 2024. 1. 22.
[3주차] 분류 알고리즘과 손실함수 Ch.4 다양한 분류 알고리즘 이번주는 깊게 파기보다는 얕고 넓게 정리할 예정입니다. 인턴 자소설 무한 생성 중 + 주인장 자취방 이사 준비로 상당히 시름시름 코코넛 상태에요... 모두 건강관리 열심히 하십쇼 4-1. 로지스틱 회귀 이름에서 회귀니까 이번에도 예측 모델을 배우겠구나! 하신 분들, 훌륭하지만 아닙니다. 로지스틱 회귀는 이름은 회귀지만 분류 모델입니다. 갑자기 돌발적인 변화구니까 잘 기억해둡시다. 로지스틱 회귀란, 로지스틱 함수(=시그모이드 함수)를 사용해서 분류를 실행하는 분류 모델으로, 쉽게 말해 로지스틱 함수에 특성값을 대입해서 결과를 도출하는 분류 방식을 사용합니다. 이 그래프가 시그모이드 함수입니다. z = 0일 때 0.5의 결과값을 가지고, z가 양의 방향으로 커지면 1에 무한이 .. 2024. 1. 19.
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