분류 전체보기 (91) 썸네일형 리스트형 ML을 해보자: 선형 모델 수학편( 릿지 회귀 분류) 안녕하세요 오늘은 릿지 회귀 분류에 관한 수식에 대해 공부해 볼려고 하는데요 릿지 회귀 분류의 수직은 이렇습니다. 여기서 W는 가중치인거 같습니다 가중치를 줘서 y를 찾는다고 보시면 될 듯하네요 빠른 시일 내에 제가 찾은 딥러닝의 관한 수학책과 심층학습이라는 책을 읽어볼려고 합니다. 이번 달까지만 아마 수식에 관한 설명은 잘하지는 못할 것 같네요 ML을 해보자: 선형 모델편 ( 릿지 회귀 및 분류) 다시 돌아온 ML을 해보자입니다. 오늘은 선형 모델에서 회귀라는 단어도 많이 들어보셨을 것 같은데요 회귀는 즉 다시 돌아온다는 표현으로 관찰된 연속형 변수들에 대해 두 변수 사이의 모형을 구한 뒤 적합도를 측정해 내는 분석 방법입니다. 회귀의 종류로는 다중 회귀 단순 회귀가 있는데요 아시겠지만 다중회귀는 하나의 종속 변수와 여러 독립 변수를 회귀 분석으로 할 때 다중 회귀 하나이 종속 변수와 하나의 독립 변수를 회귀 분석할 때 단순 회귀라고 합니다. 아 참고로 저희가 하고 있는 회귀 분류는 Ridge(산등성이) 회귀 및 분류입니다 자 그럼 시작해 볼까요? 아래 그림처럼 되었다면 성공이 싱겁니다. 소스코드는 이렇습니다 저번처럼 소스코드 하나씩 알아보도록 할까요? 만약 여기서 언급이 안되었는데 어렵거나 모르.. ML을 해보자 :선형모델 수학 편(보통 최소 제곱) 이번엔 선형모델 수학편(보통 최소 제곱)을 해보려고 합니다 아 참고로 코드부분은 머신러닝 카테고리에서 찾아주세요(모든 자료는 사이킷런 튜토리얼에서 가져왔습니다) 보통 최소 제곱에 관한 수학을 공부해보려는데요 별로 특별하게 어려운 부분이 없을거라 생각합니다 먼저 선형모델 기본 수학은 목표 값이 피처의 선형 조합 일 것으로 예상되는 회귀를위한 일련의 방법을 선형모델이라고 합니다. 수식으로 표기하면 (y는 예측값입니다) 이렇게가 되겠네요 보통 최소 제곱 모델은 선형 모델에서 계수가있는 선형 모형에 적합 가중치 데이터 세트에서 관측 된 목표와 선형 근사로 예측 된 목표 사이의 잔차 제곱합을 최소화합니다. 수식으로 나타내면 로 나타낼 수 있겠내요 천천히 차차 알아갑시다 (오류가 있을시 언제든지 댓글로 알려주세요) ML을 해보자:선형 모델편 ( 보통 최소 제곱 ) 이제부터 간단하게 ML이론들을 하나하나씩 구현해볼려고 합니다 맨 처음시작은 많은 분들께서 가장 많이 알고있는 선형 모델인 보통 최소 제곱을 해볼려고 합니다 아마 ML을 조금이라도 공부하셨다면 ML은 크게 종류가 3가지인걸 아실겁니다 1. 지도, 비지도, 준지도, 강화학습 2. 온라인 학습과 배치 학습 3. 사례 기반 학습과 모델 기반 학습 당연히 지금 저희가 하고 있는 보통 최소 제곱 모델은 1번에 지도 학습이겠죠? 설명은 여기까지하고 코드를 봅시다 참고로 지금 현재 코드는 사이킷런 튜토리얼 사이트를 참고하여 만들고 설명하고 있습니다 먼저 import부분입니다 그 다음 코드부분으로 가시죠 만약 캡쳐사진을 따라 코드를 작성하셨다면 맨 처음 제가 보여드렸던 그래프가 생기실겁니다(pycharm기준) impor.. 타코트론 제 3 장 이제 본격적으로 구현 해봅시다! 먼저 Github에 들어가주세요 https://github.com/NVIDIA/tacotron2 NVIDIA/tacotron2 Tacotron 2 - PyTorch implementation with faster-than-realtime inference - NVIDIA/tacotron2 github.com 검색창에 NVDIA/tacotron2를 검색하셔도 좋고 지금 이 사이트 들어가셔도 좋습니다 그런 다음 git clone해주시면 됩니다 다운로드가 완료 되셨나요? 아 그리고 만일 자신의 github또는 자신의 사이트에 내용을 적으실려고 하신다면 꼭 저의 대한건 안 적으셔도 되고 NVIDIA/tacotron2에서 소스를 구했다라는 정보는 꼭 적어주셔야 합니다 그러고 나서 .. Tacotron 제 2 장 안녕하세요 Tacotron 제 2 장입니다. 전에 있는 것을 읽지 못하셨다면 먼저 읽고 와 주세요. https://startagainbornagain.tistory.com/28 Tacotron제 1 장 안녕하세요 여러분 오랜만 입니다~ 다시 타코트론으로 찾아뵙네요 그럼 오늘도 열심히 달려볼까요? 혹시 전에 올린 타코트론의 관한 글을 아직 안 읽으셨다면 https://startagainbornagain.tistory.com/22?categor.. startagainbornagain.tistory.com 오늘은 WaveNet과 타코트론 이론에대해 설명하겠습니다. WaveNet 은 원시 오디오를 생성하기위한 심층 신경망 입니다. 그것은 런던의 인공 지능 회사 DeepMind의 연구원들에 의해 만들어졌습니다 2.. Tacotron제 1 장 안녕하세요 여러분 오랜만 입니다~ 다시 타코트론으로 찾아뵙네요 그럼 오늘도 열심히 달려볼까요? 혹시 전에 올린 타코트론의 관한 글을 아직 안 읽으셨다면 https://startagainbornagain.tistory.com/22?category=720149 Attention의 이해와 Encoder, Decoder(Tacotron을 들어가기 전에) 먼저 개인적인 프로젝트로 인하여 여러 가지를 하고 싶음에도 불구하고 음성인식에 관해 알아보고 실제로 인공지능 비서를 만들어 보려고 합니다 참고로 저도 배우는 단계에서 여러 유튜브의 강의들과 블로그 및.. startagainbornagain.tistory.com 이거 먼저 읽고 진행하시는 편이 더 수월할 것 입니다. 아 그리고 이번년 안에 타코트론 코드와 이론 공.. Attention의 이해와 Encoder, Decoder(Tacotron을 들어가기 전에) 먼저 개인적인 프로젝트로 인하여 여러 가지를 하고 싶음에도 불구하고 음성인식에 관해 알아보고 실제로 인공지능 비서를 만들어 보려고 합니다 참고로 저도 배우는 단계에서 여러 유튜브의 강의들과 블로그 및 논문 등을 찾아보면서 할 것인데요 Tf2.0같은 것들도 제 프로젝트가 모두 끝난 후 진행할 예정입니다. 하지만 가끔씩 너무 힘들면 기분전환 삼아 올리는 것들을 멈추었던 것들을 조금씩 올릴 것 같습니다. 아 그리고 저는 누구를 기준을 맞추어서 가냐면 인공지능을 이제 막 공부하기 시작한 사람 초점으로 맞추려고 합니다. 그래서 어려운 파트는 과감하게 편집하거나 영상 참고 바란 다는 글을 대부분 남기게 될 것 같네요 항상 저의 블로그를 보실 때 저는 아직 대학원을 들어가서 전문적으로 배우는 사람이 아닙니다 물론 대.. 이전 1 ··· 8 9 10 11 12 다음
