전체 글 (57) 썸네일형 리스트형 [필수과제1] Multi-Layer Perceptron *Problem MNIST 데이터셋으로 pytorch를 활용한 MLP구현 *Code Import Library numpy matplotlib torch torch.nn as nn torch.optim as optim torch.nn.functional as F ++device setup : gpu or cpu device = torch.device(if torch.cuda.is_available() else 'cpu') Dataset from torchvision import datasets, transforms MNIST datasets(Train data sets : 60000 , Test data sets : 10000) Data Iterator torch.utils.data.DataLoader를 .. [Week2] DL Basic - MLP(Multi-Layer-Perceptron) [Day1] *Introduction 1. Data 풀고자 하는 문제는 데이터에 의존함 Classification, Semantic Segmentation, Detection, Pose Estimation 등 2. Model 이미지나 텍스트가 주어졌을때 내가 알고자하는 class label과 같은것들로 변형시켜줌 AlexNet, GoogLeNet, ResNet, DenseNet, LSTM, Deep AutoEncoders, GAN 등 3. Loss 모델과 데이터가 존재할때 이 모델을 어떻게 학습할지에 대한 부분 Loss는 최소화 하는게 일반적인 목적이지만 우리가 달성하고자 하는 근사치에 불과함 따라서 상황에 따라 데이터와 모델관계를 이해하고 Loss function를 정의하는것이 중요 4. Algorithm(Opti.. [Data viz(1)] 기본적인 차트 1.Bar plot 직사각형 막대를 사용하여 데이의 값을 표현하는 차트 범주(category)에 따른 수치 값을 비교하기 적합 막대의 방향에 따른 분류 (.bar() , .barh()) 수직(vertical) : x축에 범주, y축에 값 표기. (default) 수평(horizontal) : y축에 범주, x축에 값 표기. (범주가 많을 때 적합) 2. Multiple Bar Plot 플롯을 여러 개 그리는 방법 한 개의 플롯에 동시에 나타내는 방법 Stacked Bar Plot - 맨 밑 bar 분포 파악만 쉬움, pos/neg 그룹이라면 축 조정 가능 Percentage Stacked Bar Chart - Stacked Bar Plot의 응용, 수치를 적어 비교 용이 Overlapped Bar Plo.. [Data viz(1)] Inroduction to Visualization *데이터 시각화란? 데이터를 그래픽 요소로 매핑하여 시각적으로 표현하는 것 시각화는 다양한 요소가 포함된 Task 목적 - 왜 시각화 하는지? 독자 - 시각화 결과는 누구를 대상으로 하는지? 데이터 - 어떤 데이터를 시각화할 것인지? 스토리 - 어떤 흐름으로 인사이트를 전달할 것인지? 방법 - 전달하고자 하는 내용에 맞게 효과적인 방법을 사용하고 있는지? 디자인 - UI에서 만족스러운 디자인을 가지고 있는지? raw data만 처리하는게 아니라 원하는 정보를 추출할 수 있어야 함 => ex) Preprocessing Data의 전체적인 흐름을 알 필요가 있음 => 흐름을 잘 전달하기 위한 Bar plot, Line plot, Scatter plot 등... 1.1 '데이터' 시각화 데이터 시각화를 위해서.. [Week1 - 필수과제3] Text_Processing2 *내용 string 다루기 인풋으로 받는 string을 숫자만 추출하여 영어로 변환 Problem1) 인풋으로 받는 string중 숫자만 추출 def digits_to_words(input_string): """ Parameters: input_string (string): 영어로 된 대문자, 소문자, 띄어쓰기, 문장부호, 숫자로 이루어진 string ex - "Zip Code: 19104" Returns: digit_string (string): 위 요건을 충족시킨 숫자만 영어단어로 추출된 string ex - 'one nine one zero four' """ digit_string = None word = "" for i in input_string: if(i=="0"): word+="zero " .. [Week1 - 필수과제2] Text_Processing_1 *내용 Python String 다루는 방법 여러가지 조건으로 string 변환 Problem1) 인풋으로 받는 스트링에서 정규화된 스트링 반환 def normalize(input_string): """ * 모든 단어들은 소문자로 되어야함 * 띄어쓰기는 한칸으로 되어야함 * 앞뒤 필요없는 띄어쓰기는 제거해야함 Parameters: input_string (string): 영어로 된 대문자, 소문자, 띄어쓰기, 문장부호, 숫자로 이루어진 string ex - "This is an example.", " EXTRA SPACE " Returns: normalized_string (string): 위 요건을 충족시킨 정규회된 string ex - 'this is an example.' """ normalized.. [Week1 - 필수과제1] Basic Math *내용 python 기초 list , variable math function Problem1) 주어진 리스트에서 가장 큰 숫자를 반환함 def get_greatest(number_list): """ Parameters: number_list (list): integer로 값으로만 구성된 list ex - [10, 33, 22, 99, 33] Returns: greatest_number (int): parameter number_list 중 가장 큰 값 """ greatest_number = None number_list.sort() greatest_number = number_list[-1] return greatest_number Problem2) 주어진 리스트에서 가장 작은 숫자를 반환함 def g.. [Week1] AI Math - CNN & RNN 1. Convolution Convolution 연산은 커널(kernel)을 입력벡터 상에서 움직여가면서 선형모델과 합성함수가 적용되는 구조 기존에 배웠던 신경망에서는 가중치행렬을 학습시키지만 Convolution은 고정된 커널을 사용하는것이 특징 Convolution 연산의 수학적인 의미는 신호를 커널을 이용해 국소적으로 증폭 또는 감소시켜 정보를 추출 또는 필터링하는것 커널은 정의역 내에서 움직여도 변하지 않고(translation invariant) 주어진 신호에 국소적(local)으로 적용. *dimensions Convolution 연산의 다양한 차원 *2차원 Convolution 2D-Conv 연산은 커널을 입력벡터 상에서 움직여가면서 선형모델과 합성함수가 적용되는 구조 입력 크기를 (H,W).. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 다음
