Classifying Numbers and Clothing Items with Feedforward Neural Networks With PyTorch, I built 2 feedforward neural network models: one that can classify numbers and another that can classify clothing items medium.com 잠시 시간이 있으시면 그림의 위의 숫자를 읽어 보시기 바랍니다. 그런 다음 이 숫자들 아래 보이는 의류 품목을 확인해 보세요. 쉽네요.. 그쵸? 하지만, 이 작업이 어떤 사람들에게는 도전이 필요한 일이다라고 말하면 어떨까요? 어떤 사람들...그러니까 내 컴퓨터에서 말이죠. 잠깐만요, 컴퓨터 ... 뭐? 예! 최근에 제가 엄..

Machine learning (ML)은 산업과 학계에서 추구하는 다양한 유형의 응용과 연구 분야에서 세상을 빠르게 변화시키고 있습니다. 머신 러닝은 우리 일상 생활의 모든 부분에 영향을 미치고 있습니다. NLP와 기계 학습을 통한 음성 비서가 약속을 잡고, 달력을 확인하고, 음악을 재생하는 것에서 계획적인 광고에 이르기까지 우리가 생각하기도 전에 무엇이 필요할지 예측할 수 있을 정도로 정확합니다. 종종 머신러닝의 과학 영역의 압도적인 복잡성 때문에 정작 "그 중요한 무언가" 를 따라가는 것은 매우 도전적인 과제라는 것입니다. 하지만 기계 학습을 배우려고 하지만 이러한 개념을 처음 접하는 사람들에게 따라갈 수 있는 학습 경로를 제공할 수 있을 것입니다. 이 기사에서는 기계 학습 여정을 덜 힘들게 만드는 ..

https://towardsdatascience.com/data-preprocessing-and-visualization-in-c-6d97ed236f3b Data Preprocessing And Visualization In C++ A working code example on how to implement basic functionalities of Machine learning using C++ towardsdatascience.com C++를 사용하여 기계 학습의 기본 기능을 구현하는 방법에 대한 동작 코드 예제 https://gist.github.com/ahmhashesh “우리는 믿습니다. 모든 사람들은 데이터와 함께 해야 합니다.” — W. Edwards Deming, 통계학자, 교수, 저자,..

선형회귀는 연속적인 데이터를 평가하기에 좋은 알고리즘으로 알고 있습니다. 물론 식도 알고 있기는 합니다. 문서를 보면, 아 그렇지 하다가도 돌아서면 이제까지 들었던 온갖 용어들에 갇혀버리고 그 속에서 방황하게 되는 군요 소위, 이해 없이 머리만 그떡이는 꼴이라는 것입니다. 예전에 번역 아닌 번역 한 선형 회귀에 대한 문서에 대해서 다시 한 번 얘기를 해보려고 합니다. 선형회귀에 대한 고찰 Linear Regression — ML Glossary documentation Linear Regression is a supervised machine learning algorithm where the predicted output is continuous and has a constant slope. It’s ..

Linear Regression — ML Glossary documentation Linear Regression is a supervised machine learning algorithm where the predicted output is continuous and has a constant slope. It’s used to predict values within a continuous range, (e.g. sales, price) rather than trying to classify them into categories ml-cheatsheet.readthedocs.io 소개 단순 회귀 예측 결정 비용 함수 경사하강 훈련 모델 평가 요약 다중변수 회귀 복잡도 증가 정규화 예측 결정 가중치 조..

A Simple Guide to Machine Learning Visualisations - KDnuggets Create simple, effective machine learning plots with Yellowbrick www.kdnuggets.com 기계 학습 모델 개발의 중요한 단계는 성능을 평가하는 것입니다. 처리 중인 기계 학습 문제의 유형에 따라 일반적으로 이 단계를 처리하기 위한 일반적인 메트릭 선택이 필요 합니다. 하지만, 단순히 하나 또는 두 개의 숫자를 따로따로 보는 것만으로는 항상 올바른 모델 선택을 할 수 있는 것은 아닙니다. 예를 들어, 단일 오류 메트릭은 오류 분포에 대한 정보를 제공하지 않습니다. 이 적은 횟수를 가지고 모델이 크게 잘못된 것인지 아니면 작은 오류가 많이 ..