작년 초에 Pytorch를 이용해 딥러닝 모델을 학습시킬 때 겪었던 문제가 있었다. 필자는 macOS intel칩 데스크톱과 macOS m1칩 맥북 에어 유저였는데, 엔비디아에서 macOS에 대한 cuda지원을 중단해서, GPU를 사용할 수 없었다. 엔비디아 그래픽 카
머신러닝을 할 때마다 아래의 작업은 계속 반복된다.반복되는 작업을 최대한 자동화하면 효율성을 높일 수 있을 것이다.AutoML은 이렇게 Raw 데이터로부터 모델 배포까지를 자동화해주는 automated machine learning 이다. AutoML로 해결하고자 하는
머신러닝에는 지도학습과 비지도학습이 있다. 그 중 지도학습에 대해 다루어보겠다.지도학습에는 "분류"와 "회귀"가 있다. 그림 출처: 생활코딩분류란?회귀란?7\. Neural Network 인공신경망
Mean Absolute Error 평균 절대 오차Mean Squared Error 평균 제곱 오차Root Mean Squared Error 루트 평균 제곱 오차EX) 어떤 모델이 MAE 1.77 에서 1.39 로 향상 됐을 때백분율 값 = (1.77 - 1.39)/1
1943년 'McCulloch-Pitts Neuron Model' 이 제시됨.최초의 간소화된 뇌의 뉴런 개념.출력이 Binary인 간단한 모델.수상 돌기에 도착한 여러 신호가 세포체에 합쳐짐.합쳐진 신호가 특정 값을 넘으면 축삭 돌기를 이용하여 출력 신호가 전달됨.퍼셉
단층 퍼셉트론을 여러층 쌓아올리면 어떨까? 하고 나오게 된 개념이 다층 퍼셉트론이다.앞서 배운 퍼셉트론은 단층 퍼셉트론이다. 다층 퍼셉트론은?단층 퍼셉트론을 여러개 쌓은 것이다.하나 이상의 은닉층(Hidden Layer)을 가진 퍼셉트론.MLP (Multi-Layer