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공부기록/개발 서적9

핸즈온 머신러닝 4장. 모델 훈련 모델의 내부는 블랙박스와 같다. 모델 안에서 어떤 과정들이 이루어지는지 모른 채 2,3장에서 모델을 사용해왔다단순히 모델만 사용한다면 모델 내부의 자세한 구조들과 연산 과정들을 자세하게 알 필요는 없다.하지만 어떻게 작동하는지 잘 이해한다면 적절한 모델 및 훈련 알고리즘 선택, 모델 튜닝 등 모델 개선에 더 적합한 작업들을 할 수 있을 것이다모델 훈련 과정을 이해하기 위해서 간단한 모델인 선형 회귀부터 시작한다. 모델의 파라미터를 찾는 방법에는 2가지가 있다훈련 세트에 가장 잘 맞는 모델 파라미터를 직접 계산경사 하강법이라는 반복적인 최적화 방식을 사용하여 모델 파라미터를 조정배치 경사 하강법, 미니 배치 경사 하강법, 확률적 경사 하강법 3가지 종류가 존재한다선형 회귀에서 경사 하강법이라는 방법을 통해.. 2024. 8. 24.

핸즈온 머신러닝 3장. 분류 2장에서 캘리포니아 주택 가격을 예측하는 모델을 만드는 전체 과정을 다뤘다면 이번 장에서는 분류에 대해서 다룰 것이다.목차는 다음과 같다. 데이터셋 들여다보기이진 분류기 테스트분류 성능 측정다중 분류오류 분석다중 레이블 분류다중 출력 분류 1. 데이터셋 들여다보기 2장에서는 값을 예측하는 회귀를 다뤘고 이번 장에서는 클래스를 나누고 예측하는 분류에 대해 알아볼 것이다여기서는 MNIST라는 숫자 손글씨 이미지를 다뤄보겠다. 이 데이터셋은 간단한 토이 프로젝트나 공부하기에 자주 사용되는 데이터셋이며 0에서 9까지 10개의 숫자들이 손글씨로 써진 이미지를 가지고 있다 데이터의 형태는 X.shape, y.shape ⇒ ((70000, 784), (70000,)) 이며 28x28 픽셀의 이미지들이 784 .. 2024. 8. 18.

핸즈온 머신러닝 2장. 머신러닝 프로젝트 처음부터 끝까지 친구들과 같이 진행하는 스터디에서 격주로 핸즈온 머신러닝 한 챕터씩 공부하고 발표를 하고 있다.이 글은 발표를 위해 준비한 대본을 정리해서 올린 글로, 입문자 또는 초급자가 보는 것을 가정하고 적는다. 목차는 다음과 같다. 캘리포니아 주택 가격이라는 간단한 프로젝트를 처음부터 끝까지 진행하면서 각 프로세스별로 어떤 과정을 거쳐야하는지, 전반적으로 알아보겠다. 문제 정의 및 가설 설정데이터 분석데이터 전처리모델 선택 및 학습모델 튜닝 및 고도화론칭, 모니터링과 유지보수 1. 문제 정의 및 가설 설정 1.1 큰 그림 보기 2장의 전체적인 프로세스를 잘 나타내준 이미지를 발견하여 가져왔다. 이미지 출처는 맨 밑.각 프로세스들을 간단히 짚고 넘어가자면문제 정의. 집값을 예측할 것인지 아니면 고양이와 강아지를.. 2024. 8. 11.

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