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공부 끄적끄적/Deep Learning4

[Deep Learning] 성능 지표(Performance Measurement) 일반적으로 학습하는 모델은 Loss를 줄이기 위해 학습을 진행 사용자가 선택함에 따라 Loss와 성능 지표를 같게 설정할 수도 있고 다르게 설정할 수도 있음 MSE(Mean Squared Error) 기본적으로 회귀 모형(Regression Model)에서 많이 사용하는 Loss이자 성능지표 신경망 모형뿐 아니라 선형 회귀 모델 또한 MSE를 Loss로 사용 예측 값과 실제 값의 차이에 대해 평균 제곱합의 개념으로서 낮을수록 좋은 성능지표 상대적인 성능 지표 → 같은 문제에 대해 다른 모델을 적용했을 때만 비교 가능 MAPE(Mean Absolute Percentage Error) MSE에 비해 절대적인 지표 예측 값과 실제 값의 차이를 실제 값으로 나눠 실제 값 대비 몇 %정도의 오차가 있는지에 대한 .. 2023. 2. 1.
[Deep Learning] 인공지능 인공지능 사전적 의미: 인간의 지능으로 할 수 있는 사고 학습, 자기 개발 등을 컴퓨투가 할 수 있도록 하는 방법을 연구하는 컴퓨터 공학 및 정보 기술의 한 분야로, 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 하는 것 딥러닝(Deep Learning)은 전통적인 머신러닝(데이터 사이언스 or 데이터 분석을 위한) 기법을 포함하는 단어 쉽게 정의 : 컴퓨터가 데이터를 이용해 학습할 수 있도록 하는 기술 (컴퓨터 프로그램을 통해 인간처럼 이해하고, 추론하고, 사고하게 할 수 있는 방법) 인공지능 ⊃ 머신러닝 ⊃ 인공신경망 ⊃ 딥러닝 인공지능(AI) 사람의 지능을 모방하여 사람이 하는 것과 같이 복잡한 일을 할 수 있는 기계를 만드는 것 구현하는 방법은 크게 규칙기반 시스템과 머신러닝으로 나눌 수 있음.. 2023. 1. 30.
[Deep Learning] Tensor / 스칼라, 벡터, 행렬, 텐서 사칙연산 텐서(Tensor) 데이터를 표현하는 단위 스칼라, 벡터, 행렬, 텐서 개념도 스칼라(Scalar) 흔히 알고 있는 상숫값 즉, 하나의 값을 표현할 때 1개의 수치로 표현한 것 torch 내 텐서 메서드(tensor method)를 이용해 스칼라 값 정의 import torch scalar1 = torch.tensor([1.]) # tenser([1.]) scalar2 = torch.tensor([3.]) # tenser([3.]) 사칙연산 수행 add : + , torch.add( ) sub : - , torch.sub( ) mul : * , torch.mul( ) div : / , torch.div( ) # 스칼라 값간의 사칙연산 계산 # add + add_scalar = scalar1 + scala.. 2023. 1. 30.
[Deep Learning] CUDA, CuDNN, PyTorch CPU vs. GPU CPU: 고차원의 일을 수행 가능, 속도 느림 GPU: 파라미터 값을 병렬적으로 빠르게 계산 가능 많은 수의 파라미터를 이용하여 모델을 설계할 때는 CPU보다 GPU가 훨씬 빠르게 계산 가능 엄청나게 많은 수의 파라미터에 대한 Gradient를 계산하고, BackPropagation 알고리즘을 이용해 파라미터를 업데이트하는 컴퓨터에서는 계산이 단순해서 GPU가 딥러닝 모델을 학습시키는 데 유용하게 이용됨 CUDA Computed Unified Device Architecture NVIDIA사에서 개발한 GPU 개발 툴 GPU에서 병렬 처리를 수행하는 알고리즘을 각종 프로그래밍 언어에 사용할 수 있도록 해주는 GPGPU(Penera-Purpose computing on Graphics.. 2023. 1. 30.

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