고양이 두 잔

목차 지난 글에서는 깊은 K-평균 알고리즘을 이용한 비지도 학습 코드에 대해 뜯어보았다. [PyTorch]비지도 학습 - 깊은 K-평균 알고리즘 (오토인코더 + K-평균 알고리즘) [PyTorch]비지도 학습 - 깊은 K-평균 알고리즘 (오토인코더 + K-평균 알고리즘)목차지난 글에서는 Fashion MNIST를 사용한 Vanilla GAN 코드에 대해 살펴보았다. [PyTorch]생성적 적대 신경망(GANGenerative Adversarial Network) [PyTorch]생성적 적대 신경망(GANGenerative Adversarial Network)목차지난gnidinger.tistory.com이번 글에서는 설명 가능한 AI와 CAM에 대해 알아보고, 코드를 살펴보도록 하겠다. 지난 글과 마찬가지..

목차 지난 글에서는 전이 학습을 구현하고, RNN의 발전에 대해 가볍게 정리했다. [PyTorch]전이 학습(Transfer Learning) [PyTorch]전이 학습(Transfer Learning)목차 전이 학습(Transfer Learning) 전이 학습(Transfer Learning)은 딥러닝 모델이 이미 학습한 정보를 새로운 작업에 재사용하는 방법이다. 예를 들어, ImageNet이라는 대규모 데이터셋에서 학습된 모델gnidinger.tistory.com[Pytorch]Vanilla RNN과 확장된 기법들: LSTM, GRU, Bidirectional LSTM, Transformer [Pytorch]Vanilla RNN과 확장된 기법들: LSTM, GRU, Bidirectional LSTM,..

목차 지난 글에선 CNN과 CIFAR-10 데이터셋을 이용한 이미지 분류 문제를 살펴보았다. [PyTorch]CNN을 활용한 이미지 분류 문제(CIFAR-10) [PyTorch]CNN을 활용한 이미지 분류 문제(CIFAR-10)목차 지난 글에선 기초적인 MLP를 이용한 집값 예측 모델을 만들어 보았다. 이번 글에서는 컴퓨터 비전 쪽으로 넘어와서 CNN을 이용해 CIFAR-10 데이터셋을 학습하고, 테스트 데이터를 분류하는gnidinger.tistory.com 이번 글에서는 순환 신경망RNN(Recurrent Neural Network)을 사용해 코스피 데이터를 기반으로 주식 가격을 예측하는 문제를 살펴본다. RNN은 시계열 데이터와 같은 순차적 데이터에서 매우 유용한데, 주식 가격은 과거 데이터가 현재와..

목차 지난 글에선 기초적인 MLP를 이용한 집값 예측 모델을 만들어 보았다. 이번 글에서는 컴퓨터 비전 쪽으로 넘어와서 CNN을 이용해 CIFAR-10 데이터셋을 학습하고, 테스트 데이터를 분류하는 코드를 구현해 보겠다. 참고로 CIFAR-10은 10가지 클래스(예: 자동차, 개, 새 등)의 컬러 이미지를 포함한 데이터셋이며, 딥러닝에서 CNN은 이미지 데이터의 특성을 잘 학습하기 때문에 이미지 분류 문제에 자주 사용된다. 사실 구현이라기 보단 학습 코드를 뜯어보는 것에 가깝기 때문에, 별 새로운 내용은 없다. 선 요약 먼저 오늘 뜯어볼 코드와 결과는 다음과 같다:import torchimport torchvision.datasets as datasetsimport torchvision.transform..

목차 오랜만에, 그리고 다소 뜬금없이 파이토치에 대한 글이다. 지난 글에 이어 아주 기초적인 코드를 가지고 데이터 준비부터 모델 학습 및 평가까지의 과정을 알아보려 한다. 총 세 개의 완전 연결층(Fully Connected Layer)로 이루어진 기초적인 MLP 모델이며 활성화 함수는 ReLU를, 과적합 방지를 위해 드롭 아웃을, 손실함수는 MSE, 최적화 알고리즘은 Adam을 사용하였다. 나도 이 단어의 나열이 정확히 무엇을 뜻하는지는 모른다. 코드를 보며 정리해보자. 선 요약 먼저 오늘 구현할 코드와 결과는 다음과 같다:import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitimport torch..

목차 PyTorch는 딥러닝에 사용되는 오픈소스 라이브러리이다. 이름처럼 파이썬과 궁합이 좋으며, Numpy 등을 텐서로 가져올 수 있고 GPU 가속 기능(CUDA)을 지원한다. 이 글에선 파이토치를 학습하기 위한 밑준비로, 사용하는 단어를 간단하게 정리하고 넘어가려고 한다. Pytorch 파이토치라는 이름은 기존에 사용되던, Lua로 구성된 머신러닝 라이브러리 토치(Torch)에서 왔다. 2015년 설립된 FAIR(Facebook AI Lab, 페이스북 인공지능 연구소)가 주도하여 개발을 진행, 2016년 가을 처음으로 공개되었다. CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture)는 NVIDIA가 만든, GPGPU(General-Purpose computing on G..