printf("ho_tari\n");

2024.8.23 머신러닝 linearregression.pyimport numpy as npimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import Dense# 데이터 생성np.random.seed(0)X = np.random.rand(100, 1) # 100개의 샘플, 1개의 featurey = 3 * X + 2 + np.random.randn(100, 1) * 0.1 # y = 3x + 2 + 잡음# 모델 정의model = Sequential()model.add(Dense(1, input_dim=1, activation='linear'))# 모델 컴파일model.co..

2024.8.22 선형회귀 초기선언 경사하강법 사용 학습 자동 미분 행렬 연산으로 구하기 Zero Grad사용 이유 모델 정의 및 학습  Class 사용파이토치에서는 대부분 클래스를 이용해서 모델을 구현한다. 모델 학습 import torchimport numpy as nptorch.manual_seed(777) # for reproducibility# Load the dataxy = np.loadtxt('/content/drive/MyDrive/data-04-zoo.csv', delimiter=',', dtype=np.float32)x_data = xy[:, 0:-1]y_data = xy[:, [-1]]print(x_data.shape, y_data.shape)nb_classes = 7 # 0 ~ ..

2024.8.21 Softmax# Lab 6 Softmax Classifierimport torchfrom torch.autograd import Variabletorch.manual_seed(777) # for reproducibilityx_data = [[1, 2, 1, 1], [2, 1, 3, 2], [3, 1, 3, 4], [4, 1, 5, 5], [1, 7, 5, 5], [1, 2, 5, 6], [1, 6, 6, 6], [1, 7, 7, 7]]y_data = [[0, 0, 1], [0, 0, 1], [0, 0, 1], [0, 1, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 0]]X = Variable(torch.Tensor(x..

2024.8.20 Logistic Regression Binary prediction (0 or 1) is very useful!• Spent N hours for study, pass or fail?• GPA and GRE scores for the HKUST PHD program, admit or not?• Soccer game against Japan, win or lose?• She/he looks good, propose or not?  Building fun models• Neural Net components- CNN- RNN• Activations• Losses• Optimizers

2024.8.19 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx_data = [1.0, 2.0, 3.0]y_data = [2.0, 4.0, 6.0]w = 1.0def forward(x): return x * wdef loss(x, y): y_pred = forward(x) return (y_pred - y) * (y_pred - y)w_list = []mse_list = []for w in np.arange(0.0, 4.1, 0.1): print("w=", w) l_sum = 0 for x_val, y_val in zip(x_data, y_data): y_pred_val = forward(x_val) l = loss(x_val, y_val..

2024.8.16 일차 함수, 기울기와 y 절편▪ 함수란 두 집합 사이의 관계를 설명하는 수학 개념▪ 변수 x와 y가 있을 때, x가 변하면 이에 따라 y는 어떤 규칙으로 변하는지 나타냄▪ 보통 함수를 나타낼 때는 function의 f와 변수 x를 사용해 y =f(x)라고 표시▪ 일차 함수는 y가 x에 관한 일차식으로 표현된 경우를 의미▪ 예를 들어 다음과 같은 함수식으로 나타낼 수 있음▪ x가 일차인 형태이며 x가 일차로 남으려면 a는 0이 아니어야 함▪ 일차 함수식 y = ax + b에서 a는 기울기, b는 절편이라고 함▪ 기울기는 기울어진 정도를 의미하는데, 그림 3-1에서 x 값이 증가할 때 y 값이 어느 정도 증가하는지에 따라 그래프의 기울기 a가 정해짐▪ 절편은 그래프가 축과 만나는 지점을 의..

2024.8.14 브로드캐스팅Numpy에서 차원이 맞지 않은 객체끼리 연산1차원 배열 x 를 확장슬라이싱을 통해 여러 값 가져오기• 참고로 리스트 슬라이싱을 할 때 칼럼은 안됨• row에 대한 슬라이싱은 df['a':'d’]• 대신 loc, iloc을 주로 사용 머신러닝 실습 (타이타닉호 분석)• 타이타닉호의 생존자와 관련된 변수의 상관관계를 찾아봄• 생존과 가장 상관도가 높은 변수는 무엇인지 분석• 상관 분석을 위해 피어슨 상관 계수를 사용• 변수 간의 상관관계는 시각화하여 분석상관 분석• 두 변수가 어떤 선형적 관계에 있는지를 분석하는 방법• 두 변수는 서로 독립적이거나 상관된 관계일 수 있는데, 두 변수의 관계의 강도를 상관관계 라고함• 상관 분석에서는 상관관계의 정도를 나타내는 단위로 모상관 계수..

2024.8.13 빅데이터 출현 배경"BIG DATA != 대용량 자료"가 아니다.- 조직의 내외부에 존재하는 다양한 형태의 데이터를 수집, 처리, 저장하여- 복적에 맞게 -북석함으로써 해당 분야의 필요 지식을 추출하고- 이를 조직의 전략적 의사결정에 활용하거나- 이를 시스템화하여 상시적으로 생산성향상에 활용하거나- 새로운 비즈니스 모델의 창출에 활용하고자 하는 패러다임1. 3V -> 4V -> 5V2. 처리, 분석 기술적 변화까지 포함3. 인재, 조직 변화 Digital Transformation(DT, DX)디지털적인 모든 것(All Things Digital)으로 인해 발생하는 다양한 변화에 대하여 디지털 기반으로 기업의 조직, 시스템 프로세스, 비즈니스 모델, 기업문화 커뮤니케이션등을 총망라해서 ..