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딥러닝13

[서평] 파이토치로 구현하는 딥러닝 <파이토치 딥러닝 모델 AI 앱 개발 입문>(2023) 파이토치로 구현하는 딥러닝 (2023) 책 소개 저자 : 아즈마 유키나가 제목 : 파이토치 딥러닝 모델 AI 앱 개발 입문 번역 : 김은철 출판사 : 에이케이커뮤니케이션 출간 연도 : 2023. 9. 원문 출간 연도 : 2022. 페이지 : 총 295쪽 파이썬을 통한 딥러닝의 학습과 구현은 대게 tensorflow와 pytourch를 활용하는데, 구글에서 개발한 tensorflow는 keras의 추가로 추상화의 강점을 갖고 있으며, 메타(페이스북)에서 개발한 pytourch는 tensorflow보다 직관적으로, 사용자가 익히기 쉽다는 장점이 있다. '파이토치 딥러닝 모델 AI 앱 개발 입문'은 파이토치를 활용한 딥러닝의 시작과 활용법(앱)을 딥러닝 입문자의 시각에서 서술한 책으로, 핵심 이론을 기준으로 .. 2023. 10. 9.
[혼공단 10기] 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝(혼공머신) - 4주차 혼공단10기 - 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝(혼공머신) 5장. 트리 알고리즘 기본 미션: 교차 검증을 그림으로 나타내기 05-2 교차 검증과 그리드 서치 교차 검증 : 훈련 세트를 여러 폴드로 나눈 후 한 폴드가 검증 세트의 역할 & 나머지 폴드는 모델 훈련. 모든 폴드에 대해 검증 점수를 얻어 평균 처리. cross_validate: 머신 러닝 모델의 성능을 평가하기 위해 교차 검증을 수행하는 함수. 모델의 성능을 더 정확하게 평가 및 overfitting(과적합)을 방지. GridSearchCV: 하이퍼파라미터 튜닝을 위해 사용, 최적의 모델 탐색. (사용자가 지정한 하이퍼파라미터들의 가능한 모든 조합을 시도하여 최적의 조합 탐색) RandomizedSearchCV: 하이퍼파라미터 튜닝을 수행... 2023. 7. 30.
[혼공단 10기] 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝(혼공머신) - 2주차 혼공단10기 - 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝(혼공머신) 3장. 회귀 알고리즘과 모델 규제 기본 미션 03-1. K-최근접 이웃 회귀 확인 문제 2번 풀이 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split perch_length = np.array( [8.4, 13.7, 15.0, 16.2, 17.4, 18.0, 18.7, 19.0, 19.6, 20.0, 21.0, 21.0, 21.0, 21.3, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.. 2023. 7. 16.
[코칭스터디 11기] Let's AI 2023 수료 23. 6. 7 - 23. 7. 5 부스트코스 코칭스터디 11기 Let's AI 2023 수료. 2023. 7. 11.
[혼공단 10기] 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝(혼공머신) - 1주차 혼공단10기 - 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝(혼공머신) 1주차 ~ 23. 7. 9 1장. 나의 첫 머신러닝 01-1. 인공지능과 머신러닝, 딥러닝 키워드 정리 인공지능 사람처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 시스템을 만드는 기술. 강인공지능(인공일반지능, 영화 속 인공지능)과 악인공지능(현실에서 마주하고 있는 인공지능) ​ 머신러닝 규칙을 프로그래밍하지 않아도 자동으로 데이터에서 규칙을 학습하는 알고리즘을 연구하는 분야. 사이킷런. ​ 딥러닝 인공 신경망. 텐서플로&파이토치 01-2. 코랩과 주피터 노트북 확인문제. 1. 구글에서 제공하는 웹 브라우저 기반의 파이썬 실행 환경은? ▷ 코랩 2. 코랩 노트북에서 쓸 수 있는 마크다운 중 기울임 꼴로 쓰는 것은? ▷ _혼공머신_ (*혼공머신*) .. 2023. 7. 9.
[멋쟁이사자처럼 AI스쿨] TIL(23.4.25) 추천시스템 추천시스템 정보 필터링 (IF) 기술의 일종, 특정 사용자가 관심을 가질만한 정보를 추천하는 것 콘텐츠 기반(Content-based filtering) 방식 협업 필터링 기반(Collaborative filtering) 방식으로 추천 목록 생성 Matrix Factorization Matrix를 분해하고, 평점 패턴으로부터 추론한 요인 벡터들을 통해 사용자와 아이템의 특성을 추출 메모리 기반 방법 협업 필터링(Collaborative filtering) 기반의 추천 중 사용자가 이전에 평가한 항목의 전체 컬렉션에 따라 등급을 예측하는 방법으로, 기술을 사용하려면 모든 등급, 항목 및 사용자가 메모리에 유지되어야 하는 방법 협업 필터링(Collaborative filtering) 추천시스템 많은 고객들로.. 2023. 4. 25.

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