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파이토치 2. 선형회귀 (Linear Regression)을 통한 코드 구조 이해

파이토치의 모델 코드 구조를 이해해보자.먼저 가장 간단한 선형 회귀 모델 코드를 살펴보자. 아래는 전체 코드 블럭이다. 아래 코드는 "모두를 위한 딥러닝 시즌 2 파이토치 편"을 참고하였다. https://deeplearningzerotoall.github.io/season2/lec_pytorch.htmlimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport torch.optim as optim# 데이터x_train = torch.FloatTensor([[1], [2], [3]])y_train = torch.FloatTensor([[1], [2],..

Wide and deep network 모델 활용하기

Wide & deep model 알아보기 조대협 (http://bcho.tistory.com)Wide & deep model 이글에 설명된 예제는 https://www.tensorflow.org/tutorials/wide_and_deep 문서에 있는 코드를 활용하였습니다. 음식 검색 키워드와 검색 결과를 학습 시킨 후에 이 결과를 기반으로 사용자에게 음식을 추천해주는 서비스가 있다고 하자.Monetization and Wide model (기억과 와이드 모델)로지스틱 회귀 모델을 이용하여 추천 알고리즘을 작성하여 학습을 시킨 경우, 학습 데이타를 기반으로 상세화된 예측 결과를 리턴해준다. 예를 들어 검색 키워드 (프라이드 치킨)으로 검색한 사용자가 (치킨과 와플)을 주문한 기록이 많았다면, 이 모델은 (..

수학포기자를 위한 딥러닝-#3 텐서플로우로 선형회귀 학습을 구현해보자

수포자를 위한 딥러닝 #3 - 텐서플로우로 선형회귀 학습을 구현해보자 조대협 (http://bcho.tistory.com) 앞에서 살펴본 선형 회귀(Linear regression) 머신 러닝 모델을 실제 프로그래밍 코드를 만들어서 학습을 시켜보자. 여러가지 언어를 사용할 수 있지만, 이 글에서는 텐서플로우를 기반으로 설명한다. 텐서플로우 개발 환경 셋업텐서 플로우 개발 환경을 설정하는 방법은 여러가지가 있지만, 구글 클라우드의 데이타랩 (datalab)환경을 사용하기로 한다. 텐서플로우 환경을 설정하려면 파이썬 설치 및 연관된 수학 라이브러리를 설치해야 하는 등 설치가 까다롭기 때문에, 구글 클라우드에서 제공하는 파이썬 노트북 (Jupyter 노트북 : http://jupyter.org/ ) 이 패키징..

수학포기자를 위한 딥러닝-#2 머신러닝 개념 이해

수포자를 위한 딥러닝 #2 - 선형회귀분석을 통한 머신러닝의 기본 개념 이해 조대협 (http://bcho.tistory.com) Linear Regression을 통한 머신 러닝의 개념 이해거리에 따른 택시 요금 문제머신러닝이란 무엇일까? 개념 이해를 돕기 위해서 선형 회귀 (Linear Regression)이라는 머신러닝 모델을 보자. 먼저 선형 회귀 (Linear regression)이 무엇인지 부터 이해를 해야 하는데, 쉽게 설명하자면 결과값 (output value)이 있고 그 결과값을 결정할 것이라고 추정되는 입력값 (input value)과 결과 값의 연관관계를 찾는 것이고 이를 선형 관계를 통해 찾는 방법이 선형 회귀 (Linear regression)이다. 예를 들어서 설명해보자, 택시 ..