다양한 이야기들🍃

선형 회귀 꿀팁!!  파이토치리듬 🚀-> 파이토치로 딥러닝 모델을 만들 때 꼭 지켜야 할 '3단계 핵심 흐름' (선형 회귀 뿐만아니라, 복잡한딥러닝 모델에도 모두 적용된다.)  1) 모델에서 쓸 클래스와 변수 설정하기 - (설계)-> 데이터가 입력되었을 때, 어떤 수학적 연산을 거쳐 출력할지 결정 2) 파이토치 api를 사용하여 loss와 optimizer 구성하기 - (목표 설정)-> 모델이 얼마나 잘 예측하는지 평가하고 잘못된 부분을 어떻게 수정할지 결정하는 도구 필요!-> 목표점수를 정하고, 목표에 달성하기 위해 그 도구를 준비하는 단계-> Loss function: 예측값과 실제값의 차이를 측정하고 그 오차를 최소화하기 위함-> Optimizer: loss를 줄이기 위해 가중치과 편향을 조정 (..

역전파(Backpropagation)란?Back-propagation는 인공신경망(Artificial Neural Network)에서 오차(에러)를 줄이기 위해 가중치(weight)와 편향(bias)을 업데이트하는 핵심 알고리즘입니다.쉽게 말해, "결과가 틀렸을 때, 왜 틀렸는지 되돌아가면서 원인을 찾고 수정하는 과정"이에요.   역전파(Backpropagation)는 신경망의 손실을 줄이기 위해 가중치를 조정하는 알고리즘입니다.순전파 → 손실 계산 → 역전파 → 가중치 업데이트 과정을 반복하여 최적의 모델을 학습합니다.체인 룰을 사용해 각 층의 기울기를 계산하고, 경사하강법으로 최적화합니다. 1. 개념 설명순전파(Forward Propagation):입력 데이터를 네트워크에 통과시켜 출력을 계산합니다...

1) 인공지능: 사람의 지능을 컴퓨터가 모방할 수 있게 만든 기술 ( 정보를 통해 추론하고 문제를 해결하는 시스템 - information -> infer )  2) 머신러닝: 인공지능의 하위분야로 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하고, 패턴을 찾아내는 기술 ( 머신러닝 = 데이터로 학습 → 패턴 인식 → 추론 )  * 학습 데이터와 테스트 데이터학습 데이터(Train Dataset)모델을 학습시키기 위해 사용입력(X)과 정답(Y)이 라벨링(Labeled)되어 있음예: 고양이 사진(입력) → '고양이'(정답)테스트 데이터(Test Dataset)학습한 모델이 제대로 작동하는지 검증하는 데 사용평가에만 사용  3) 파이토치: 파이토치(PyTorch)는 인공지능(AI)과 머신러닝(기계 학습)을 만들 때 사..