반응형 머신러닝 with Python25 [Python 언어비교] 텐서플로우(Tensor Flow) vs 파이토치 (Pytorch) / Python 코드를 통한 비교포 이번에 알아볼 내용은 딥러닝 모델 구현 간 파이썬에서 사용되는 오픈 소스 프레임워크 (Open Source Framework) 중 가장 많이 활용되는 텐서플로우(Tensorflow)와 파이토치(Pytorch)에 대해서 알아보겠습니다. 1. 텐서플로우(Tensorflow)와 파이토치(Pytorch) 1) 텐서플로우와 파이토치 a) 텐서플로우(Tensorflow)는 구글에서 개발한 딥러닝 프레임워크로, 초기에는 정적 계산 그래프를 사용하였으나 2.0 버전부터는 동적 계산 그래프를 지원합니다. b) 파이토치(Pytorch)는 페이스북이 개발한 오픈 소스 딥러닝 프레임워크로, 동적 계산 그래프를 사용하는 것이 특징입니다. 2) 두 오픈 소스프레임워크와 딥러닝 - 텐서플로우와 파이토치는 딥러닝 및 기계 학습 모델.. 2023. 9. 9. [머신러닝 with Python] 결정 트리(Decision Tree) (2/2) / 과적합(Over-fitting) 이번에는 1) 결정트리(Decision Tree)의 과적합(Overfitting) 무제에 대해 2차원 데이터의 시각화를 통해 알아보겠으며, 2) 이러한 과적합(Overfitting)문제의 해결방안에 대해서 알아보겠습니다. 1. 결정트리(Decision Tree)의 과적합(Overfitting) 문제 (Python 활용) 결정트리(Decision Tree)는 직관적인 설명력을 제공해주는 효과적인 분류(회귀도 가능) 모형이지만, 과적합(Overfitting)이라는 문제 또한 가지고 있습니다. - 과적합(Overfitting)이란, 기계 학습 모델이 훈련 데이터에 너무 맞춰져서, 훈련 데이터에 대한 예측 성능은 높지만 새로운 데이터나 테스트 데이터에 대한 성능이 낮아지는 현상을 의미합니다. - 이는 모델이 훈.. 2023. 9. 8. [머신러닝 with Python] 결정 트리(Decision Tree) (1/2) / 결정트리 시각화(Graphviz 활용) / 붓꽃(iris) 데이터 이번에 알아볼 것은 분류(Classification) 모델의 대표격인 결정트리 / 결정나무 (Decision Tree) 입니다. 1. 결정트리 / 결정나무(Decision Tree)란? - 결정트리(Decision Tree)는 머신러닝 알고리즘 중 직관적으로 이해하기 쉬운 알고리즘의 대표격입니다. - 분류(Classification) 모델의 대표격이지만, 회귀(Regression) 모델로도 활용할 수 있습니다. - 해당 모델은 스무고개와 같은 if/else 기반의 룰을 연계하여 데이터를 분류 (또는 회귀)를 합니다. - 결정트리(Decision Tree)의 주요 특징은 아래와 같습니다. 1) 계층적 구조: 결정 나무는 계층적으로 구성된 트리 모양의 구조를 가지며, 맨 위에는 "루트 노드"가 있고, 이후에.. 2023. 9. 7. [머신러닝 with Python] 오차행렬 or 혼동행렬(Confusion Matrix) / 유방암 데이터(Breast Cancer Data) 활용하여 알아보기 이번에 알아볼 것은 지난 시간에 알아본 정확도 및 기타 분류평가지표를 도출할 수 있는 오차행렬 또는 혼동행렬이라 불리는 Confusion Matrix에 대해서 알아보겠습니다. 1. 오차행렬 / 혼동행렬 (Confusion Matrix) 이란? - Confusion Matrix(오차 행렬)은 분류 모델의 성능을 평가하기 위한 표입니다. - 주로 이진 분류(두 가지 클래스로 분류) 문제를 다룰 때 사용되지만, 다중 분류에서도 그 분류 결과를 한눈에 정리해주는 용도로 사용됩니다. - 이는, 모델이 예측한 결과와 실제 관측된 결과를 비교하는 데에 사용되며 아래 네 가지 주요 항목으로 구성됩니다. 1) True Positive(TP) : 예측값을 Positive로 예측했는데 실제 값 역시 Positive인 경우 .. 2023. 9. 5. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 다음 반응형
