아침 파이토치 1/30 (월)

❤️🧡💛💚💙💜🖤

1. 머신러닝은 크게 두 부분으로 나뉜다. 무엇과 무엇인가? (ML is a GAME of TWO PARTS)

2. weight = 0.7, bias = 0.3 으로 linear regression formula 를 사용하여, 시작과 끝이 0, 1이고 step 이 0.02 인 X, y 텐서를 만들라.

3. 데이터를 train, test set 으로 나눠라. 그냥 순서대로 간단히, 80 대 20으로.

4. plot_predictions() 함수를 만들라. 파라미터로 train_data, train_labels, test_data, test_labels, predictions 를 받고, 3.에서 만든 데이터를 디폴트로 놓고 predictions=None 으로 한다. 훈련(blue), 테스트(green), 예측 값(red)을 scatter plot으로 플롯하는 함수다. legend, figsize 설정할 것. ❤️

5. 이제 linear regression 모델을 만들자. 일단 forward() 까지만 한다. 모델 이름은 LinearRegressionModel 로 하라.

6. nn.Module, nn.Parameter, torch.randn(.. requires_grad=True), def forward() 의 역할을 설명하라.

7. 만든 모델을 호출하고 (랜덤 씨드를 설정할 것), 모델의 파라미터를 두 가지 방법으로 확인해보라.

8. prediction 을 해보라. 세 가지 방법을 모두 시도하고, 각각의 방법의 차이를 설명하라. 가장 추천하는 방법은 무엇인가?

9. 4.에서 만든 함수를 가지고, 예측 값을 플롯해보라. 어떤가? 우리는 무엇을 해야하는가?

10. 모델을 훈련한다는 것은 무엇인가? ❤️ 훈련할때 필요한 두 가지 요소(알고리즘)은 무엇인가? ❤️ 특히, 파이토치에서 필요한 두 가지 루프는 무엇인가?

설명과 답: https://colab.research.google.com/drive/1eqysqcUGPCfkT9vPiH7E_nMb-wM3tnV1?usp=sharing