목록딥러닝 공부 (4)
네박자대로
https://youtu.be/TvNd1vNEARw 지난 시간 배웠던 simple linear regression을 tensorflow를 활용하여 직접 코드로 작성해보는 수업이다. 여기서 잠깐! 본 강의는 tensorflow와 pytorch로 나누어 실습 수업을 진행하는데, 둘의 차이는 무엇일까?? [딥러닝 프레임워크] [출처] https://wikidocs.net/156950 텐서플로우와 파이토치 모두 오픈 소스이다. 다만, 텐서플로우는 구글에서 개발했고, 파이토치는 페이스북에서 개발했다. 이 둘의 가장 큰 차이는 "계산 그래프 정의하는 방식" 텐서플로우는 정적 그래프를 생성하지만 (먼저 모델의 전체 계산 그래프 정의 후, ML모델을 실행) 파이토치는 동적 그래프를 생성한다. (동작 중에 그래프를 정의..
https://youtu.be/Mx7oqTKwhIA 오늘은 linear regression에 대한 수업을 들었다. 어제 강의에서 알았다시피 '회귀'란 각 데이터 (x,y)들을 가장 잘 대변하는 직선을 향해 회귀한다는 뜻이다. 여기까진 지난 시간 리뷰와 다르지 않다. 새롭게 알게 된 것들은 다음과 같다. hypothesis '가설' 을 의미하는 단어이다. 이게 왜 머신러닝과 관련이 있을까?? 가령 (1,1) (2,2) (3,3) 이라는 데이터가 있다고 해보자. 이 세 점을 가장 잘 대변해주는 직선의 방정식은 무엇일까? 위 그림에서는 파란 직선이 세 점을 가장 잘 대변하는 함수라고 할 수 있겠다. 즉 'hypothesis'란 가장 그럴듯한 가설이다. 내가 가진 데이터들을 가장 잘 대변하는 가설을 의미한다. ..
https://youtu.be/qPMeuL2LIqY 모두의 딥러닝 LEC1 강에서는 기본적인 용어에 대한 설명을 해주셨다. Supervised learning: 지도학습 learning with labeled examples - training set ex) 이미지 라벨링, 스팸 필터링, 시험성적 예측기 등... Unsupervised learning: 비지도학습 ex) 뉴스 그룹핑, 단어 분류기 등... 말그대로 답안지가 되는 데이터셋을 주고 학습을 시키느냐, input의 특징을 머신이 잡아내어 분류하게 하느냐로 지도학습과 비지도학습을 나눌 수 있다. 그 중에서도 이 강의에서는 지도학습을 더 상세히 다루었다. 좀 더 세부적인 분류로 들어가보자면, Supervised learning regression ..
https://www.youtube.com/watch?v=7eldOrjQVi0&list=PLQ28Nx3M4JrhkqBVIXg-i5_CVVoS1UzAv 모두를 위한 딥러닝 시즌 2를 보며 혼자 공부한 것들을 정리하려고 한다. 하루에 하나씩 영상을 보고 실습해보며 배운 것을 차곡 차곡 정리해보자! 오늘 수업은 docker 설치에 대한 인트로였다. 분명 시키는 대로 한 것 같은데 도커가 제대로 돌아가지 않아 지웠다가 새로 깔고, hyper-v 등도 우회해서 설치하고 난리였다... 고생 끝에 삽질을 끝내고 제대로 작동하는 것을 확인하였다! 바로 이런 문제들이 docker가 필요한 이유다!! 아무리 실행해보고 싶은 코드가 있어도, 원작자의 OS환경, 서버세팅과 달라 에러 폭탄을 맞아본 기억이 있을 것이다. 또한 ..