파이토치2 [파이토치] 신경망 모델 구성/Autograd/최적화 파이토치 한국어 튜토리얼에서 '신경망 모델 구성하기', 'Autograd', '최적화' 부분에 대해서 공부하고 정리함 1. 신경망 모델 구성하기 import os import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets, transforms 학습을 얻기 위한 장치 device = ( "cuda" if torch.cuda.is_available() else "mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu" ) print(f"Using {device} device") -----------------------------------.. 2023. 5. 14. [딥러닝 파이토치 교과서] 머신러닝과 파이토치 오늘은 딥러닝 파이토치 교과서 1장~3장 내용을 요약하였으며, 모든 내용을 요약하기 보다는 이번에 새롭게 알게된 부분 위주로 정리함 또한, 추가적인 공부가 필요한 부분에 대해서는 ★★★로 표시함 1. 머신러닝과 딥러닝 1.1 인공지능, 머신러닝과 딥러닝 - 머신러닝의 학습 과정은 각 데이터 특성을 기계에 인식시키고 학습시켜 문제를 해결하는 반면 딥러닝은 대량의 데이터를 신경망에 적용하여 기계가 스스로 분석한 후 답을 찾도록 함 -> 머신러닝의 경우 인간이 특성을 추출하는 과정이 포함되어야 함 1.2 머신러닝이란 1.2.1 머신러닝 학습 과정 - 훈련 데이터에 대한 정확도는 높은데 검증 데이터에 대한 정확도가 낮다면 훈련데이터에 과적합이 일어났을 가능성을 생각해 볼 수 있으며, 이와 같은 경우에는 정규화를.. 2023. 4. 7. 이전 1 다음
