공학도의 잡다한 시선

넘파이는 파이썬의 대표적인 과학관련 패키지입니다. 파이썬의 배열은 크기가 커지면 성능이 별로기 때문에 넘파이를 주로 사용합니다. 넘파이는 저수준 언어로 배열을 구현하고, 다양한 기능을 제공합니다. 코랩에서 넘파이 사용 예시를 보이겠습니다. 코랩 사용법 관련 해서는 이전 포스팅을 참고해주세요. 위 코드로 numpy를 포함시키고 버전을 확인합니다. (현 시점에서는 1.18.5 네요) 배열을 생성하고 출력해줍니다. (넘파이는 파이썬 배열과 다르게 숫자와 문자열을 같이 담을 수 없습니다.) type() 매서드를 사용해 타입을 확인합니다. (넘파이 배열인 것을 확인할 수 있습니다.) 특정 인덱스에 접근하는 방법은 동일합니다. (인덱스는 0부터 시작) 넘파이의 sum() 함수를 사용해 모든 원소 합을 구한 결과입니..

코랩은 구글에서 제공하는 주피터 노트북입니다. 아니 주피터 노트북은 뭔데? 간단하게 말하면 웹상에서 코드를 실행할 수 있는 환경을 말합니다. 구체적으로, 파이썬 코드를 실행하거나 텍스트 작성이 가능하며 그래프 또한 그릴 수 있습니다. 사용자는 크롬같은 웹 브라우저에서 코딩을 하고, 코랩이 이를 구글 클라우드에서 실행해주는 것이죠. 그렇기 때문에 비싼 컴퓨터나 GPU없이도 고성능 환경을 무료로 사용할 수 있습니다. 그리고 작성한 코드는 구글 드라이브에 저장이 가능합니다. (구글 아이디 필요) 코랩 사용법 코랩에 먼저 접속합니다. 노트가 뜹니다. 수정하고 싶은 블럭을 더블클릭 또는 Enter키를 눌러 마크다운 형식으로 편집할 수 있습니다. 아니 마크다운이 뭐야 (링크) 블럭 밑에 커서를 대면 코드 또는 텍스..

딥러닝과 머신러닝의 차이점은 무엇일까? 사실 머신러닝에 딥러닝이 포함된다. 머신러닝 알고리즘 종류 : 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 인공신경망 등 딥러닝(deep learning) : 머신러닝 알고리즘 중 인공신경망(artificial neural network)으로 만든 것. (인공신경망을 여러곂 쌓아 만든다.) 인공신경망이 사람의 뇌에서 영감을 받아서 만들어진것은 맞지만, 실제 사람의 뇌와 동작하는 방식은 다릅니다. 딥러닝과 머신러닝의 차이점 : 이들이 처리하는 데이터를 예시로 차이점을 설명하자면, 머신러닝은 보통 데이터베이스, 레코드 파일, 엑셀 등의 정형 데이터 처리에 적합하며, 딥러닝은 이미지/영상, 음성, 텍스트/번역 등의 비정형 데이터 처리에 적합합니다. 즉 머신러닝이 처리하기 어려운 데이터를..

머신러닝(딥러닝) 용어 몇가지를 간단하게 살펴봅니다. 이는 딥러닝에도 동일하게 적용됩니다. 모델 = '훈련 데이터로 학습된 머신러닝 알고리즘' 가중치, 절편 = 모델 파라미터(model parameter) 모델을 클래스로 표현할 경우, 해당 클래스로 만든 객체를 모델이라고 생각하면된다. 손실함수(loss function) : 모델의 예측과 target(정답)이 다를 경우 규칙(가중치, 절편)을 수정해야한다. 이때 사용하는 함수 최적화 알고리즘 : 손실함수의 최솟값을 효율적으로 찾는 방법

딥러닝 신경망 (델타규칙, SGD, 배치)[Chapter2:신경망]머신러닝의 모델로 많이 쓰는 신경망(neural network)최근들어 딥러닝이 조명받으며, 신경망의 중요도가 커졌다. 머신러닝 모델은 다양하게 구현되는데 신경망이 그중 하나다.신경망에서는 학습데이터에서 모델(신경망)을 찾아내는 기법을 '학습규칙' 이라고한다.신경망은 노드를 연결해서 만든 네트워크이다.뇌의 연결관계를 신경망은 노드들의 연결 가중치로 흉내낸다. [바이어스]가중치와 함께 신경망이 정보를 저장하는데 관여하는 변수정보는 가중치와 바이어스의 형태로 바뀌어서 저장된다.외부에서 노드로 들어오는 신호는 가중치가 곱해져서 전달된다.노드에서 모두 더하는데 이를 가중합이라고한다.v=wx+b마지막을 ㅗ노드는 가중합을 활성함수에 입력해 얻은 값을..

머신러닝과 딥러닝 기초학습본 글은 '딥러닝 첫걸음'으로 학습한 내용을 요약 정리한 것이며, 나중에 써먹어야할 때 참고하기 위한 목적으로 작성됬습니다. 딥러닝은 머신러닝의 기반위에 세워진 기술이다.딥러닝을 제대로 이해하려면 개략적으로 머신러닝 철학을 알고 있어야한다. 딥러닝은 신경망을 이용한 머신러닝 기법이다.딥러닝과 신경망은 따로 떼어놓을 수 없다. 예제소스:http://github.com/philbooks/Deep-Learning-for-Beginners 인공지능:지능적 요소를 가진 기술 총칭머신러닝:데이터를 이용한 모델링 기법(데이터에서 모델을 찾아내는 기법)딥러닝:머신러닝의 일종. 많은 머신러닝 종류중 하나. 딥러닝은 머신러닝의 일종이고, 머신러닝은 인공지능의 일종이다.머신러닝이 모델링에 사용하는 ..