PyTorch로 시작하는 딥러닝 - CH5 컴퓨터 비전 딥러닝

신경망 첫걸음 MNIST - 데이터 가져오기 CNN모델 구축 class Net(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 10, kernel_size=5) self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5) self.conv2_drop = nn.Dropout2d() self.fc1 = nn.Linear(56180, 500) self.fc2 = nn.Linear(500,50) self.fc3 = nn.Linear(50, 2) def forward(self, x): x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x), 2)) x = F.relu(F.max_pool2d(..

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• · 2021. 11. 11.
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PyTorch로 시작하는 딥러닝 - CH4 머신 러닝 입문

4장에서는 다음과 같은 주제에 대해 알아본다. 분류와 회귀 이외의 머신 러닝 문제 유형 모델 평가, 과대적합과 과소적합 및 문제 해결 기법 딥러닝을 위한 데이터 전처리 머신 러닝의 세 가지 유형 2장, 3장에서 다룬 예제는 머신 러닝 유형 중 지도학습에 해당한다. 일반적으로 머신 러닝은 다음과 같이 세 가지로 분류된다. 지도학습 비지도학습 강화학습 지도학습 딥러닝과 머신 러닝에서 성공한 유명한 사례의 대부분은 지도학습이다. 지도학습의 대표적인 예 분류 문제: 개와 고양이 이미지 분류 회귀 문제: 주가 예측, 크리켓 경기 점수 예측 등 이미지 분할: 픽셀 단위 분류. 자율 주행 자동차에서 카메라로 촬영한 사진에서 각 픽셀이 어디에 포함되어 있는지를 구분하는 것은 중요하다. 특정 픽셀은 자동차, 보행자, 나..

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• · 2021. 11. 11.
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PyTorch로 시작하는 딥러닝 - CH2 신경망 구성 요소

파이토치 설치 https://he11owor1d.tistory.com/33 Ubuntu 18.04 Pytorch 설치 및 실행 설치 다음 글들을 참고해 설치하였다. https://hooni-playground.com/903/ [DL 서버구축] 3. Ubuntu 18.04에 CUDA/cuDNN/PyTorch 설치 | Hooni's Playground Ubuntu 18.04에서 PyTorch를 통해 RTX 2080 Ti를 활용.. he11owor1d.tistory.com 첫 번째 신경망 가정 나는 동영상 서비스 업체인 원더무비에서 일하고 있음 학습에 사용할 데이터셋은 1개 피처만을 갖는다. 이 피처는 원더무비 플랫폼에서 영화를 시청한 사용자의 평균 영화 관람 시간이다. 원더무비는 사용자의 다음 주 영화 관람..

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• · 2021. 10. 29.
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Pytorch로 시작하는 딥러닝

CH1 파이토치로 딥러닝 시작하기 인공지능은 새로운 전기다 인공지능 인공지능의 역사 앨런 튜닝의 에니그마 머신 심벌릭 인공지능을 하드 코딩 규칙으로 구현한 것 논리적이고 잘 정의된 문제를 해결하는데 적합하지만, 이미지 인식, 객체 검출, 객체 분할, 언어 번역 및 자연어 이해같은 복잡한 문제를 해결할 수 없다. -> 머신 러닝, 딥러닝과 같은 인공지능에 대한 새로운 접근법이 개발 됨 인공지능, 머신 러닝, 딥러닝의 관계 인공지능 ⊃ 머신 러닝 ⊃ 딥러닝 머신러닝 인공지능의 하위분야 전통적인 프로그래밍: 데이터+규칙 -> 결과 머신 러닝: 데이터 + 결과 -> 규칙 피처 엔지니어링: 도메인 지식을 활용해 머신 러닝 알고리즘에 적합한 피처가 무엇인지 판단하고 만드는 프로세스 *딥러닝에서는 피처 엔지니어링이 ..

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• · 2021. 10. 26.
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