전체 글21 [ML]회귀(Regression) 회귀(Regression) 우선 회귀란 무엇일까? 회귀는 네이버 사전을 인용하면 "한 바퀴를 돌아 제자리로 돌아오거나 돌아옴" 이라고 나와있다. 그렇다면, 통계학과 머신러닝에서 이는 무엇을 의미하는 것일까? 이 질문에 간단히 대답을 하자면, 회귀분석은 데이터 값이 평균과 같은 일정한 값으로 되돌아 가려고 하는 성질을 이용한 방법론이다. 이를 염두에 두고 이제 회귀분석에 대해 공부해보자. 회귀분석 통계적으로 회귀는 다수의 독립변수와 한개의 종속변수 간의 상관관계를 바탕으로 모델링하는 분석기법을 뜻한다. 용어를 정리하자면 독립변수는 결과값에 영향을 주는 변수이고, 종속변수는 독립변수에 영향을 받아 도출되는 결과값으로 이해하면 좋을것 같다. 회귀분석은 변수 독입변수의 수에 따라 단순회귀와 다중회귀롤 나뉜다. .. 2022. 5. 20. 객체지향 프로그래밍-Object Oriented Programming(OOP) 객체지향 프로그래밍이란.... "프로그램 설계 방법론이자 개념의 일종으로 프로그램을 단순히 데이터와 처리방법으로 나누는 것이 아니라, 프로그램을 수많은 객체(object)라는 단위로 나누고 이들의 상호작용으로 서술하는 방식의 프로그램 설계 방법론이자 개념의 일종을 의미한다. 그럼 이제 객체지향 프로그래밍에 대해 본격적으로 알아보자. 객체지향 프로그램의 개념 프로그램을 객체단위로 나누어 코드를 작성 및 수정한다. 객체간 특정 api로 연결 가능하며, 분업이 용이하다. 객체지향 프로그램의 구성 요소와 설명 Class 와 Object 클래스 안에는 객체가 있습니다. 각각의 클래스에는 하나의 객체만 존재하지는 않습니다. 하지만 각 객체의 데이터(attribute)는 달라도 method는 동일하다. 1. Clas.. 2022. 4. 27. [논문리뷰]StarGAN StarGAN 이전 모델: 두개의 도메인에 대한 Image-to-Image Translation 가능케 했다. 하지만, 두개 이상의 도메인을 다룰때는 SCALabitiy 와 robustness 가 부족한 특징이 있었다. StarGAN 하나의 단일 뉴럴 네트워크로 다수의 도메인에 대한 이미지 변환이 가능 하다. Image-to-Image Translation : 주어진 이미지를 특정 특징을 가진 이미지로 변환 하는것을 의미한다. 위의 그림의 맨 왼쪽의 이미지를 각 열별로 상단에 표기된 특징에 따라 변환하는 것으로 이해할 수 있다. 용어정리 - Attribute = 이미지에 내재된 유의미한 feature로 hair color, gender, age가 있다 - Attribute value = 앞서 언급한 at.. 2022. 1. 18. Data Augmentation 개요 - 원본 이미지에 다양한 변형을 적용하여 이미지 데이터의 양을 증강시키는 방법 - 이미지 데이터는 다른 정형 데이터와 비교했을때, 확보가능한 데이터의 수가 적음 - 원본 이미지에 다양한 변형을 통해 이미지 데이터 개수를 늘리는 것과 같은 효과를 얻기 위함 - 원본 학습 이미지의 개수를 늘리는것이 아닌, 학습할 때마다 원본 이미지를 변형해서 학습을 수행 Data Augmention 유형 1. Spatial-Level Transform - 이미지 자체를 변형 - Flip: Vertical(상하반전), Horizontal(좌우반전) - Crop: Center, Random - Affine: Rotate(이미지방향 전환), Translate, Shear, Scale 2. Pixel_Level Transfo.. 2022. 1. 13. Dense layer를 이용한 Fashion Mnist 예측모델 구현 Fashion Mnist 데이터셋 확인 1 2 3 4 5 6 7 from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist # 전체 6만개 데이터 중, 5만개는 학습 데이터용, 1만개는 테스트 데이터용으로 분리 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data() # image size는 28x28의 grayscale 2차원 데이터 print("train dataset shape:", train_images.shape, train_labels.shape) print("test dataset shape:", test_images.shape, test_labels.shape) .. 2022. 1. 7. 이전 1 2 3 다음
