머신러닝 & 딥러닝23 머신러닝 분류 알고리즘 4가지 정리 🔹 1. 로지스틱 회귀 (Logistic Regression)📌 개념이름에 "회귀"가 있지만, 사실은 분류(Classification) 알고리즘이에요.결과가 두 가지 중 하나(예: 생존 vs 사망)일 때 적합한 모델이에요.다중 클래스 분류도 가능하며, 이 경우 소프트맥스(Softmax) 함수를 사용합니다.🧠 이론선형 회귀처럼 y = wx + b 형태로 계산한 후, 그 값을 시그모이드 함수에 넣어서 0~1 사이의 확률로 바꿔줘요.시그모이드 함수:이 확률이 0.5 이상이면 1(생존), 아니면 0(사망)처럼 분류합니다.✅ 특징빠르고 간단함결과 해석이 쉬움 (확률 기반)선형적으로 구분 가능한 문제에 적합🚀 활용 사례이메일 스팸 분류의료 진단(질병 유무 판단)신용 대출 승인 여부 결정💻 간단한 구현 예시.. 2025. 4. 18. 22. 포켓몬 분류 1. 포켓몬 분류Train: https://www.kaggle.com/datasets/thedagger/pokemon-generation-oneValidation: https://www.kaggle.com/hlrhegemony/pokemon-image-dataset Pokemon Generation OneGotta train 'em all!www.kaggle.com Complete Pokemon Image Dataset2,500+ clean labeled images, all official art, for Generations 1 through 8.www.kaggle.com# 데이터셋 다운로드import osos.environ['KAGGLE_USERNAME'] = 'kwak0318 'os.enviro.. 2024. 6. 17. 21. 전이 학습 1. 에일리언 vs 프레데터 데이터셋https://www.kaggle.com/datasets/pmigdal/alien-vs-predator-images케글 로그인 -> 우측 상단의 계정을 클릭 -> Your Profile -> 중앙에 Account를 클릭 -> API 항목에 Create New API Token -> kaggle.json이 다운로드 됨{"username":"Your username","key":"Your KeyApi"}import osos.environ['KAGGLE_USERNAME'] = 'kwak0318 'os.environ['KAGGLE_KEY'] = 'dcb13dc724efcf65a915a5d5e8b1d44e'!kaggle datasets download -d pmigdal/ali.. 2024. 6. 17. 20. 간단한 CNN 모델 만들기 import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optim# 배치크기 * 채널 * 너비 * 높이inputs = torch.Tensor(1,1,28,28)print(inputs.shape)첫번째 Conv2D# Conv2d(입력 데이터가 1개, 출력되는 피쳐의 수 32개, 마스크가 3*3짜리(기울기), padding='same': 테두리를 채워서 크기를 유지)conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=32, kernel_size=3, padding='same')out = conv1(inputs)print(out.shape)# 우선 CNN 레이어를 설정하는 과정에서 컨볼루션 연산을 수행합니다.# 여기서 kernel_siz.. 2024. 6. 17. 이전 1 2 3 4 ··· 6 다음
