AI50 [AI hand-on] 1. Single Neuron & ReLU 이 예제는 신경망의 기본 개념인 단일 뉴런과 ReLU 활성화 함수를 연습하는 문제이다. 학생들이 입력 값, 가중치, 편향을 사용해 뉴런의 출력을 계산하고, 그 출력에 ReLU 함수를 적용하는 과정을 이해할 수 있게 해준다.먼저 주어진 식에서 선형 계산을 한다. 각 입력 값과 가중치를 곱하고 그 결과를 모두 더한 후 편향을 더한다:입력 값(x): (1, 2, 3)가중치(w): (1, -1, 1)편향(b): -5w∗x+b=(1)∗(2)+(−1)∗(1)+(1)∗(3)+(−5)=−1w * x + b = (1)*(2) + (-1)*(1) + (1)*(3) + (-5) = -1w∗x+b=(1)∗(2)+(−1)∗(1)+(1)∗(3)+(−5)=−1선형 계산의 결과는 -1이다.그다음으로 ReLU 활성화 함수를 적용한다... 2024. 10. 14. [AI] 데이터셋 검증을 잘 하자 + 전처리 저장/로드 영-한 번역 모델을 만들어보고 있는데, 데이터셋 검증을 제대로 하지 않아 시간을 많이 날렸다.대충 봐선 몰랐는데, 데이터셋을 하나하나 보니까 번역이 이상한 데이터셋... https://huggingface.co/datasets/msarmi9/korean-english-multitarget-ted-talks-task 아니면 이런건 아예 컬럼이 없고 데이터만 딸랑 존재했다. (전처리의 귀찮음)https://huggingface.co/datasets/bongsoo/news_talk_ko_en 데이터셋이 GB 단위로 넘어가면 로드에 매우 오랜 시간이 걸린다. # 데이터셋 저장 경로 설정processed_train_dataset_path = os.path.join(log_dir, "tokenized_train.. 2024. 9. 29. [AI] 간단한 선형 모델로 이해하는 가중치 감쇠(Weight Decay) 가중치 감쇠가중치 감소: 매번 업데이트할 때마다 가중치가 조금씩 줄어듦.복잡도 제어: 가중치가 작아지면 모델의 복잡도가 낮아져, 과도한 학습을 방지.일반화 성능 향상: 모델이 훈련 데이터에 과적합되지 않고, 새로운 데이터에도 잘 동작하게 됨.가중치 감쇠(Weight Decay)는 정규화(Regularization) 기법 중 하나이다. 정규화는 머신러닝 모델이 과적합(Overfitting) 되는 것을 방지한다. 간단한 선형 모델이 있다. 이 때 손실 함수를라고 한다. 가중치(Weight Decay)를 적용한 전체 손실 함수는이다. 🤔🤔근데 왜 𝜆/2에 w^2를 하는가?w^2를 미분하면 2w가 되는데, 이 때 1/2가 있으면 미분 값이 λw로 간단해지기 때문이다. 왜 굳이 가중치에 제곱을 하.. 2024. 9. 19. [AI] 평균 제곱 오차(Mean Squared Error) 손실 함수 f(x_i): 모델의 예측 값y(i): 실제 값 현재 epoch의 손실값을 구하는 함수이다.i = 1부터 N까지 모델의 예측 값에서 실제 값을 뺀 값을 제곱한 값을 모두 더한 뒤, N으로 나눠준다. 모델의 예측 값에서 실제 값을 뺀 값을 제곱하는 이유는 음수일수도 있기 때문이다. epoch 회수 m회에 대하여 예측값을 모두 더하고 m으로 나눠주면 평균 손실값이 나오는데, 이것이 현재 모델의 성능이다. p.s.손실 함수에는 여러 종류가 있다. 2024. 9. 9. [연관 규칙 - 1] Apriori란? 어떤 현상들끼리 연관 규칙이 있는가를 알아내는 알고리즘이 Apriori이다. 밤 8시만 되면 기저귀와 맥주가 동시에 팔리는 현상이 있다고 하자. 기저귀와 맥주? 아무 연관관계도 없을 것 같은 이 두 물건이 무슨 관계가 있을까? 아마 유부남이 기저귀가 다 떨어져서 기저귀를 사러왔는데 퇴근도 했겠다 맥주도 같이 사러 간다는 분석이 있다면 어느 정도 일리가 있다고 느낄 수 있다. 그냥 흔한 경우를 생각해본다면, 편의점에서 햄버거를 사는 사람은 콜라도 구매할 확률이 높다. 데이터 세트에서 이런 연관 규칙을 찾는 것이 Apriori 알고리즘이라고 할 수 있다. Apriori 알고리즘 아래와 같은 데이터 세트가 있다. ID itemset 1 A, B, C 2 B, C 3 A, C 4 A 5 A, D 지지도를 2/5.. 2022. 5. 9. 이전 1 2 3 4 5 ··· 10 다음
