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Pytorch 머신러닝 튜토리얼 강의 3 (Gradient Descent) 2018/07/02 - [Programming Project/Pytorch Tutorials] - Pytorch 머신러닝 튜토리얼 강의 1 (Overview)2018/07/02 - [Programming Project/Pytorch Tutorials] - Pytorch 머신러닝 튜토리얼 강의 2 (Linear Model) 이번 글에서는 Gradient Descent에 대해서 알아 볼 것입니다. 지난 글에서는 loss 함수란 무엇인지, 그리고 MSE Loss에 대해 공부해보았습니다. 이 Loss 함수를 통해서 우리는 어떤 w와 b가 가장 수학적으로 잘 학습된 loss인지 알 수 있게 됩니다. 바로 최소로 만드는 파라미터의 값을 찾아서 말이죠. 수학적으로는 arg min 이라고 표시할 수 있습니다. (본 식..
Pytorch 머신러닝 튜토리얼 강의 2 (Linear Model) 2018/07/02 - [Programming Project/Pytorch Tutorials] - Pytorch 머신러닝 튜토리얼 강의 1 (Overview) 이번 글에서는 Linear Model에 대해서 다뤄 볼 것입니다. 저번 글에서 우리는 머신러닝이란 무엇인가에 대해서 배워 보았습니다. 위 그림은 몇 시간 공부한 친구는 몇점을 받을까를 머신러닝이 예측하는 것에 대한 그림입니다. 머신러닝 모델에 x Hours 를 공부한 친구는 y Points를 받았다 라는 Dataset을 주어서 모델이 다른 데이터를 예측할 수 있도록 하는 과정을 거칩니다. 우리가 집중해서 봐야 할 부분중에 하나는 어떤 데이터를 주느냐인데, 이 데이터의 종류가 x라는 input을 넣으면 y라는 output을 가져야 한다는 (다른말로는..
Pytorch 머신러닝 튜토리얼 강의 1 (Overview) 이 글의 시리즈는 Sung Kim 님의 PyTorchZeroToAll 영어 강의를 한글로 다시 정리한 글이며 원본 재생목록은 https://www.youtube.com/watch?v=SKq-pmkekTk&list=PLlMkM4tgfjnJ3I-dbhO9JTw7gNty6o_2m 에서 보실 수 있습니다. 저의 개인적인 기호에 따라 약간의 의역과, 생략 혹은 첨가가 이루어졌으며 일부 코드를 pytorch 0.4.0버전 기준으로 스스로 재 작성 할 예정입니다. 이 글은 기본적인 대수학과 확률론, 그리고 기본적인 python 지식만을 가지고 있다면 충분히 따라갈 수 있습니다. 이 시리즈의 글을 모두 학습하고 나면 기본적인 머신러닝적 지식 뿐만 아니라 그것을 Pytorch 로 코딩할 수 있게 될 것입니다. Human..
Pytorch 초보를 위한 튜토리얼 강의 1 ( linear regression, SVM Loss Function) 이 글은 2018/06/29 - [Programmer Jinyo/Machine Learning] - 머신러닝,딥러닝 초보를 위한 튜토리얼 강의 4 ( linear classification , SVM Loss Function)에서 이어진다. 이번 글에서는 Linear classifier을 SVM Loss와 함께 Pytorch를 이용해 구현해보도록 하겠다. ( 이 글에서는 train data, test data, validation data를 따로 나누지 않고 하나의 데이터로 진행한다. 사전 지식이 있는 독자들의 경우에는 특이하다고 느낄 수 있겠지만, 기본적인 사용법을 배우는 것이 목적인 데다가, 아직 해당 부분을 이론적으로 다루지 않아서 그렇다. ) Pytorch Pytorch는 Python상에서 돌아가..
머신러닝,딥러닝 초보를 위한 튜토리얼 강의 4 ( linear classification , SVM Loss Function) 2018/06/30 - [전체보기] - Pytorch 초보를 위한 튜토리얼 강의 1 ( linear classification , SVM Loss Function) 2018/06/28 - [Programmer Jinyo/Machine Learning] - 머신러닝,딥러닝 초보를 위한 튜토리얼 강의 3 ( Supervised Unsupervised Learning , Classification , Regression ) 지난 글에서는 Classification과 Regression이 무엇인지에 대해서 알아보았다. 그리고 Classification이나 Regression을 수행할 때, 많은 이름을 가진 모델들과 이를 어떻게 적용시킬 것인지에 대한 방법론이 존재한다. 많은 이름들 종류의 예로, Linear M..
머신러닝,딥러닝 초보를 위한 튜토리얼 강의 3 ( Supervised Unsupervised Learning , Classification , Regression ) 2018/06/29 - [Programmer Jinyo/Machine Learning] - 머신러닝,딥러닝 초보를 위한 튜토리얼 강의 4 ( linear classification , SVM Loss Function) 2018/06/27 - [Programmer Jinyo/Machine Learning] - 머신러닝,딥러닝 초보를 위한 튜토리얼 강의 2 ( Cost Function , Gradient Descent ) 이번 글을 읽기에 앞서서 이전 강의에서 정리 한 것들을 복습하자. Y_predict, 다른말로 H( x ) 함수 ( H( x )의 H는 Hypothesis , 가설 의 약자이다.) - 우리가 만든 가설함수 (즉 우리가 만든 예측모델) Cost function - 함수와 실제 데이터의 차이를..
티스토리 광고 링크프라이스 달아보기! (에드센스 대신 사용할 수 있는 광고) 블로그에 광고를 달아 수입을 내는 방법에 대해서는 다들 한번씩 관심을 가져보았을 것이다. 이 포스트에서는 링크프라이스에서 광고를 다는 방법에 대해 다룰 것이다. 원래는 에드센스를 도전했으나 에드센스 광고는 다는 과정이 너무나도 복잡하고 그 심사 절차도 까다로워서 그게 굉장히 단점인 것 같다. 그리고 이런 저런 방법들을 시도해보다가 너무 짜증나서 그냥 다른 광고를 달기로 결정했다! 링크프라이스의 장점이라 하면 광고 이미지들이 비교적 깔끔하다는거..? 그리고 역시나, 첫 광고 노출까지의 심사 과정이 그리 복잡하지 않다는 것이다. 사이드바와 하단(footer) 광고를 다는 법에 대해서 정리해보려고 한다. 여튼.. OK 이제 하나씩 해보도록 하자. Chrome 기준 광고가 뜨지 않는 오류가 있어서 나는 인터넷 ..
머신러닝,딥러닝 초보를 위한 튜토리얼 강의 2 ( Cost Function , Gradient Descent ) 2018/06/27 - [Programmer Jinyo/Machine Learning] - 머신러닝,딥러닝 초보를 위한 튜토리얼 강의 1 ( 머신러닝이란? )2018/06/28 - [Programmer Jinyo/Machine Learning] - 머신러닝,딥러닝 초보를 위한 튜토리얼 강의 3 ( Supervised Unsupervised Learning , Classification , Regression ) 저번 글에서 우리는 머신러닝이라는게 대략 뭔지에 대해서 알아봤다. 그리고 어떤 것을 학습시키는 것인지에 대해서도 알아볼 수 있었다. 리마인드 하자면 -> 목적을 가진 식을 설계하고-> 그 식의 파라미터를 학습한다. 그렇다면 이제 '어떻게' 가 남아있는데, 이 방법을 우리는 Cost Function..

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