Clarify_Way

저번 게시글에서 배운 Artificial Neurons이 실제로 어떻게 구현이 되는지 파이썬을 통해 구현해보자. Artificial Neurons는 Affine Funtion 과 Activation Funtion으로 이루어져있다고 했다. Affine Funtion 과 Activation Funtion을 먼저 구현해보고 Artificial Neurons를 진행해보겠다. 가장 중요하게 봐야할 것은 분석되는 과정에서 데이터의 차원, weight의 차원, bias의 차원을 확인해야한다. 왜냐하면, 나중에 거대한 데이터를 다룰 때, 모델이 잘 구동되고 있는지는 shape로 밖에 확인할 수 없기 때문이다. Affine Function Artificial Neurons를 구현할 때, Affine Function은 w..

우리는 어렸을 때 두뇌 게임으로, "1=4, 2=6, 3=8, 4=10, 5=?"와 같은 문제를 풀어본적이 있을 것이다. Deep Learning도 위와 비슷한 과정을 거쳐서 규칙을 찾아 모델을 만들고 새로운 데이터가 들어오면 모델에 넣어 성과를 내는 것이라고 생각하면된다. 그 중 가장 널리 사용되고 있는 Artificial Neurons, 즉 인공뉴런에 대해서 알아보자. Artificial Neurons에서 가장 중요한 수학 개념은 선형대수학의 차원개념과 행렬의 곱 연산이다. Artificial Neuron Artificial Neuron이란, 신경해부학적 사실을 토대로 하여 만든 인공신경망 기본구성요소로, 단순한 연산기능을 가지고 있는 수많은 인공뉴런이 서로 연결되어 정보를 저장하고 처리한다는 개념이..

Purpose : housing data로 미국 서구의 집값을 예측하자. Import data 우선 필요한 패키지들을 불러오고, 데이터가 있는 링크를 하나의 객체로 설정해둔다. import os import tarfile import urllib import pandas as pd DOWNLOAD_ROOT = "https://raw.githubusercontent.com/ageron/handson-ml2/master/" HOUSING_PATH = os.path.join("datasets","housing") HOUSING_URL = DOWNLOAD_ROOT + "datasets/housing/housing.tgz" Data 불러오기 fetch_housing_data는 데이터를 추출하는 함수(데이터를 내려..

나는 m1 mac pro 를 사고 바로 window에서 사용했던 python , R, anaconda 등을 다운받았다. 아주 잘 사용하고 linear regression 까지는 아무 탈없이 사용하고 있었다. (sklearn과 nampy도 매우 잘됐다.) 이제 linear regression을 어느정도 학습해보고, Artifical Neurons를 공부하면서, Tensorflow 패키지를 다운받으려 했다. m1에서는 아직 anaconda3에서 Tensorflow를 호환해주지 않는다는 글들을 많이 봤고, 다운받으려니까 arror도 자꾸 발생했다. 그래서 anaconda3를 삭제하고 anaconda의 경로도 모두 삭제한 후에, Tensorflow를 miniforge를 사용하여 다운받아보았다. 하지만, 계속해서..