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▶딥러닝 다중선형회귀 앞서 X와 Y가 하나씩 존재하는 선형회귀에 대해 공부해 보았습니다. 이번에는 X변수가 여러 개인 다중 선형회귀에 대해서 알아보겠습니다. 다중선형회귀는 여러 개의 특성을 이용해 종속변수를 예측하기 때문에 일반 선형회귀보다 더 좋은 성능을 기대할 수 있습니다. 다음 데이터를 참고해서 다중 선형회귀 실습을 해보겠습니다. 공부한 시간 2 2 2 3 4 4 학원에서 공부한 시간 0 1 2 1 1 2 과외로 공부한 시간 0 0 1 1 2 2 점수 50 60 65 70 75 85 위 데이터를 참고한 퍼셉트론 그림은 다음과 같습니다. ▷라이브러리 import import torch import torch.nn as nn import torch.nn.function as F import torch...

▶딥러닝 선형회귀 선형 회귀의 핵심은 학습 데이트와 가장 잘 맞는 직선을 찾는 작업이라고 할 수 있습니다. ▷라이브러리 import 우선 필요한 라이브러리를 import 해주겠습니다. import torch import torch.nn as nn import torch.nn.function as F import torch.optim as optim 간단한 학습 데이터셋을 만들겠습니다. 1시간 공부해서 점수가 50점, 2시간 공부해서 점수가 70점 이런 관계입니다. X_train = torch.FloatTensor([[1], [2], [3], [4]]) y_train = torch.FloatTensor([[50], [70], [90], [85]]) ▷W와 b 초기화, 선형식 작성 위 그림에서 보이는 선형식..

▶딥러닝의 이해 딥러닝은 인공 신경망(Artificial Neural Network)의 한 종류입니다. 그러면 먼저 인공 신경망에 대해 알아봐야겠습니다. 인공신경망은 인간의 두뇌를 구성하는 신경세포 즉, 뉴런(Neuron)의 형태 및 동작 원리를 모방하여 만든 모델입니다. 수학적으로 보면 입력은 가중치(W)와 곱해져 출력층에 연결되고, 출력층은 입력층으로 부터 들어오는 신호를 모두 더해서 내보내는 형태를 나타내고 있습니다. ▷퍼셉트론(Perceptron) 퍼셉트론은 신경망(딥러닝)의 기원이 되는 알고리즘입니다. 퍼셉트론은 다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력합니다. x1과 x2는 입력 신호, y는 출력 신호, w1과 w2는 가중치를 뜻합니다. 여기서 가중치는 각 신호가 결과에 주는 영향력을 조..

▶머신러닝(Machine Learning) 우선 가장 큰 분류인 인공지능은 인공(Artificial) + 지능(Intelligence)을 합친 용어가 되겠습니다. 우리 일상생활에서는 과거 로봇 청소기, 과거 일반적인 게임에서 찾을 수 있습니다. 이들의 특징은 학습을 하지 않는다는 것입니다. 그 다음 분류인 머신러닝은 학습(Learning)하는 기계(Machine)이라는 뜻으로 Decision Tree, SVM 등이 있습니다. 그 다음으로 딥러닝은 깊은(deep) 신경망 구조의 머신러닝으로 MLP, CNN, RNN 등이 있습니다. 1) 배경 과거 컴퓨터로 데이터를 읽어 들이고 그 데이터 안에서 특징을 학습해서 패턴을 찾아내는 작업 즉 패턴 인식을 해왔었습니다. 데이터를 대량으로 수집 및 처리할 수 있는 환..