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[PyTorch] 9주차: 모델 최적화 및 고급 주제 강의 목표모델 최적화 기법 이해 및 적용고급 PyTorch 기능 학습실제 프로젝트를 통해 모델 최적화 경험강의 내용1. 모델 최적화 개념모델 최적화의 중요성모델 성능 향상 및 학습 시간 단축주요 최적화 기법학습률 조정(Learning Rate Scheduling)조기 종료(Early Stopping)배치 정규화(Batch Normalization)드롭아웃(Dropout)2. 학습률 조정학습률 조정의 필요성초기 학습률 설정의 어려움학습 진행에 따라 학습률을 조정하여 효율적인 학습PyTorch에서의 학습률 스케줄러 사용torch.optim.lr_scheduler 모듈 활용import torchimport torch.optim as optimfrom torch.optim.lr_scheduler import S.. 2024. 5. 30.
[PyTorch] 7주차: CNN (Convolutional Neural Network) 강의 목표CNN의 기본 개념과 구조 이해CNN 레이어 및 동작 원리 학습PyTorch에서 CNN을 사용한 모델 구현 및 학습 방법 습득강의 내용1. CNN 개념CNN이란 무엇인가?CNN(Convolutional Neural Network)은 이미지 처리와 같은 시각적 데이터를 다루기 위해 설계된 신경망 구조입니다.전통적인 신경망보다 적은 파라미터로 이미지의 공간적 정보를 효과적으로 처리합니다.CNN의 기본 원리Convolution 연산: 이미지의 국소 특징을 추출Pooling 연산: 특징 맵의 크기를 줄이고, 계산 비용을 감소시키며, 중요한 특징을 강조CNN 레이어 설명Convolutional Layer: 필터(커널)를 사용하여 특징 맵 생성Pooling Layer: 다운샘플링을 통해 특징 맵 크기 축소.. 2024. 5. 30.
[PyTorch] 6주차: 모델 훈련 및 평가 강의 목표PyTorch에서 모델 훈련 및 평가 방법 이해손실 함수와 옵티마이저 설정 및 사용법 습득훈련 루프 작성 및 모델 평가 지표 이해강의 내용1. 모델 훈련 기본 개념모델 훈련 과정순전파(forward pass): 입력 데이터를 모델에 통과시켜 예측값 계산손실 계산: 예측값과 실제값의 차이 계산역전파(backward pass): 기울기 계산가중치 업데이트: 옵티마이저를 통해 가중치 조정손실 함수(Loss Function)손실 함수는 모델의 예측값과 실제값의 차이를 측정하는 함수예시: nn.MSELoss(), nn.CrossEntropyLoss() import torchimport torch.nn as nn# MSELoss 예시criterion = nn.MSELoss() 옵티마이저(Optimizer).. 2024. 5. 30.
[PyTorch] 5주차: 데이터셋 및 DataLoader 강의 목표PyTorch에서 데이터셋을 다루는 방법 이해torch.utils.data.Dataset 및 torch.utils.data.DataLoader 클래스 사용법 습득데이터 전처리 및 배치 처리를 통한 효율적인 데이터 관리 방법 이해강의 내용1. 데이터셋 다루기PyTorch Dataset 클래스Dataset 클래스는 데이터셋을 추상화하여 데이터 로드 및 전처리를 쉽게 할 수 있도록 합니다.커스텀 데이터셋을 작성하여 다양한 데이터 형식 지원 import torchfrom torch.utils.data import Datasetclass CustomDataset(Dataset): def __init__(self, data, labels): self.data = data se.. 2024. 5. 30.
[PyTorch] 4주차: 신경망 기본 구조 강의 목표신경망의 기본 개념 이해PyTorch에서 신경망 모델을 구현하는 방법 습득기본 신경망 구성 요소와 활성화 함수 이해강의 내용1. 신경망 기본 개념신경망이란 무엇인가?신경망(Neural Network)은 인간의 뇌 구조를 모방한 기계 학습 모델입니다.여러 개의 레이어로 구성되며, 각 레이어는 여러 뉴런(Neuron)으로 이루어져 있습니다.신경망의 구성 요소레이어(Layer)뉴런(Neuron)가중치(Weights)와 바이어스(Biases)활성화 함수(Activation Function)활성화 함수는 뉴런의 출력 값을 결정하는 함수입니다.비선형 활성화 함수의 중요성2. PyTorch에서의 신경망 구현torch.nn 모듈 소개신경망 모델을 쉽게 구축할 수 있도록 다양한 레이어와 함수 제공nn.Modul.. 2024. 5. 30.
[PyTorch] 3주차: 자동 미분과 Autograd 강의 목표PyTorch의 자동 미분 기능인 Autograd의 기본 개념 이해Autograd를 사용한 기울기 계산 및 활용법 습득실제 문제에 Autograd를 적용하여 모델 학습 이해강의 내용1. 자동 미분 개념Autograd란 무엇인가?자동 미분(Automatic Differentiation)은 기계 학습 모델의 학습 과정에서 기울기(Gradient)를 자동으로 계산하는 기능입니다.PyTorch의 Autograd는 후방 전달(Backpropagation) 알고리즘을 사용하여 연산 그래프를 통해 기울기를 계산합니다.자동 미분의 원리연산 그래프(Computation Graph)기울기 계산을 위한 그래프의 역전파2. 기본 개념 실습Tensor의 requires_grad 속성requires_grad=True로 .. 2024. 5. 30.
[PyTorch] 2주차: PyTorch의 기본 연산 강의 목표Tensor의 다양한 조작 방법 이해PyTorch에서 제공하는 다양한 기본 연산 함수 사용법 습득기본 연산을 통한 간단한 문제 해결강의 내용1. Tensor 조작Tensor 생성 복습직접 생성, Numpy 배열로부터 생성, 초기화 방법Tensor 조작Tensor의 크기 변경 (Reshaping)import torch# Reshapinga = torch.arange(6)print(a)b = a.reshape((2, 3))print(b)  Indexing 및 Slicing# Indexingx = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])print(x)print(x[0, 0]) # 첫 번째 행, 첫 번째 열 요소# Slicingprint(x[:, 1]) # 모든 행의 두 번.. 2024. 5. 30.
[PyTorch] 1주차: PyTorch 소개 및 설치 강의 목표PyTorch에 대한 기본 개념 이해개발 환경 설정 및 PyTorch 설치Tensor의 기본 개념 및 연산 이해강의 내용1. PyTorch 소개PyTorch란 무엇인가?PyTorch는 Python 기반의 오픈 소스 머신러닝 라이브러리로, 연구 및 개발을 위해 널리 사용됩니다.Facebook AI Research (FAIR)에서 개발되었으며, 동적 연산 그래프와 유연한 설계로 유명합니다.다른 딥러닝 프레임워크와의 비교TensorFlow, Keras와 비교동적 연산 그래프 vs 정적 연산 그래프PyTorch의 장단점2. 환경 설정Anaconda 설치Anaconda는 데이터 과학 및 머신러닝 작업에 필요한 패키지를 관리하기 위한 플랫폼입니다.Anaconda 다운로드 및 설치 가이드PyTorch 설치P.. 2024. 5. 30.
[PyTorch] 강의 목차 강의 목표이 강의는 학생들에게 PyTorch를 사용한 딥러닝 모델 구축 및 훈련의 기초를 소개하는 것을 목표로 합니다. 학생들은 PyTorch의 기본 개념부터 시작해, 실제 데이터셋을 이용한 모델링까지 경험하게 됩니다.주차별 강의 내용1주차: PyTorch 소개 및 설치PyTorch 소개PyTorch란 무엇인가?다른 딥러닝 프레임워크와의 비교환경 설정Anaconda 설치PyTorch 설치기본 문법Tensor 개념 및 기본 연산2주차: PyTorch의 기본 연산Tensor 조작Tensor 생성 및 변환Indexing, Slicing, Joining, Reshaping기초 연산기본 수학 연산Broadcast 및 Element-wise 연산3주차: 자동 미분과 Autograd자동 미분 개념Autograd란 무.. 2024. 5. 30.
[PyTorch] PyTorch 개요 및 환경설정 Index 1. PyTorch 2. PyTorch 설치(MacOS) 3. PyTorch 설치(Windows) 4. PyTorch 설치(Ubuntu) 5. PyTorch 예제Reference1. PyTorchPyTorch특징-  2. PyTorch 설치(MacOS) PyTorch 설치(MacOS) 1. XCode로 설치된 python을 이용하여 설치 - pip3 를 이용하여 설치- 가상환경 생성후 pip로 설치# pip3를 이용하여 설치pip3 install torch# 가상환경 생성후 설치python3 -m venv torchsource torch/bin/activatepip install torch 2. conda를 이용하여 설치1) 파이썬 버전을 지정하여 가상환경 생성2) 가상환경 활성화3) cond.. 2024. 5. 15.
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