Matplotlib에서 Figure와 Axes 이해하기 (Basic)

Matplotlib이란? python에서 가장 보편화된, 기본적인 시각화 자료를 그릴 수 있게 도와주는 라이브러리 기본적으로 와 라이브러리를 베이스로 합니다. 덕분에 다른 라이브러리와 호환성이 매우 좋습니다. (범용성 최고) Figure & Axes 개요 Figur

2022년 2월 3일
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torch에서 모든 Module이 제대로 기능을 수행하기 위해서 초기화 메소드의 상속이 필수적인 이유

간단한 설명은 주석에 적힌 것과 같다. nn.Module 클래스 내부에서 새로운 변수를 만들 때,”변수 = 값” 형태의 코드를 적으면 \_\_setattr\_\_ 특수 메소드가 호출된다.nn.Module 클래스의 \_\_setattr\_\_ 함수에서는 새로운 값을 만

2022년 2월 2일
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오버라이딩(Overriding)?

오버라이딩(Overriding)이란 상속 관계에 있는 부모 클래스에서 이미 정의돈 메소드를 자식 클래스에서 같은 시그니처를 갖는 메소드로 다시 정의하는 것을 의미합니다. 오버라이딩을 하는 것은, 부모 클래스에 있던 메소드를 자식 클래스만의 특별한 메소드로 만들기 위해서

2022년 2월 2일
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torch.dot, torch.matmul, torch.mm, torch.bmm

torch.dot(https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.dot.html?highlight=torch%20dot벡터의 내적만 지원. (numpy와는 다르게 행렬곱/행렬연산은 지원하지 않는다.)torch.matmul

2022년 1월 24일
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비용함수(Cost Function), 손실함수(Loss function), 목적함수(Objective Function) | Ai-tech

해당 포스트의 내용을 이해기 위해서는 머신러닝/딥러닝의 구현 원리의 기본은 이해하고 있어야합니다.비용함수, 손실함수, 목적함수에 대한 정의를 계속해서 잊게된다.머신러닝과 딥러닝 알고리즘은 상당히 간단해 보이지만 막상 스스로 구현하려고 하면 쉽지 않다는 것을 알 수 있다

2022년 1월 23일
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How to do Gradient Descent - Linear Regression model (Back propagation algorithm, Vectorization)

Linear Regression modelBack propagation algorithm

2022년 1월 23일
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경사 하강법

ai (머신러닝 알고리즘, 딥러닝 알고리즘)를 학습시킨다는 것은 데이터를 통해서 목적식을 최적화한다는 말로 풀이할 수 있다.답을 알 수 없는 복잡한 구조에서 목적식의 최적의 값을 찾아 내기 위해서 고안한 방법이 경사 하강법이다.경사하강법의 핵심이론은 다음과 같다.어떤

2022년 1월 23일
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제 2 코사인 법칙 유도와 벡터의 유사성

제 2 코사인 법칙은 제 1 코사인 법칙으로 부터 유도할 수 있다. 자세한 증명은 여기서 더 친절하게 설명하고 있다.이렇게 두 벡터의 사이각을 구할 수 있으면 뭐가 좋냐고?벡터의 유사도를 두 벡터가 이루는 각도로 설명할 수 있다. 데이터 과학에서 clustering과

2022년 1월 23일
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Python, 플랫폼 독립적인 인터프리터 언어. 그리고 컴파일러

python은 점점 더 많은 곳에서 사용되고 있습니다. 그 이유는 다음의 이유가 가장 크다고 생각합니다.사람이 이해하기 쉬운 문법이다.다양한 라이브러리를 제공한다.python은 직관적인 언어이기 때문에 이해하기가 쉽다. 그런데 이말을 하기 위해서는 인터프리터 언어라는

2022년 1월 17일
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