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Artificial intelligence14

[AI] sklearn load_wine 와인의 등급 분류 예측하기 sklearn load_wine 데이터로 와인의 등급 분류하기 분류(Classification) 대표적인 지도학습 방법으로 지도학습은 답이 주어진 데이터를 받아서 학습한 이후에 답이 주어지지 않은 데이터를 받았을 때 학습을 기반으로 답을 예측하는 것을 말한다. # Data loading import torch.nn.functional as F from sklearn.datasets import load_wine dataset = load_wine() data = dataset.data labels = dataset.target print(data) print(labels) print(data.shape) # Split data from sklearn.model_selection import train_t.. 2021. 12. 16.
[AI] torchvision AlexNet, VGG16, ResNet18, DenseNet121 에 대한 성능 비교하기 PyTorch의 torchvision을 활용하여 ImageNet으로 사전학습된 AlexNet, VGG, ResNet, DenseNet의 성능을 ImageNet Validation dataset (2012) 기준으로 비교하기 ImageNet Validation dataset(2012) https://image-net.org/challenges/LSVRC/2012/2012-downloads.php colab gdrive에 다운 받은 ImageNet Validation dataset(2012)를 업로드 한다. from google.colab import drive drive.mount('/content/gdrive') import torch import torchvision import torchvision... 2021. 12. 16.
[AI] 평균 제곱 오차(MSE), 교차 엔트로피 오차(CEO), 로그우도(NLL) 계산 방법 평균 제곱 오차 (MSE, Mean Squared Error) 추가 설명 yi : 예측값 ti : 정답값 예제 코드 import torch predicted = torch.tensor([[0.001, 0.9, 0.001, 0.098]]) label_mse = torch.tensor([0, 0, 0, 1]) criterion = torch.nn.MSELoss() loss = criterion(predicted, label_mse) print('MSE loss', loss.item()) 교차 엔트로피 오차(CEE, Cross Entropy Error) 추가 설명 yi : 예측값 ti : 정답값 해당 공식에서 ln 은 밑이 e 인 자연로그이므로, ln(x) = log(x) 이다. 예제 코드 import tor.. 2021. 12. 3.
[AI] K - 최근접 이웃 (KNN)을 이용한 Iris 데이터셋 다중 클래스 분류 K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbor, KNN) 지도 학습 알고리즘 중 하나로 어떤 데이터가 주어지면 그 주변의 데이터를 살펴본 뒤 더 많은 데이터가 포함되어 있는 범주로 분류하는 방식이다. 새로운 데이터 (빨간 점)을 Class A / Class B 로 분류해보자. k =3 가까운 주변의 데이터 3개를 본다. 빨간 점 주변에 노란색 점(Class A) 1개와 보라색 점(Class B) 2개가 있다. 새로운 데이터 (빨간 점) 는 Class B (보라색 점) 으로 분류된다. k =6 가까운 주변의 데이터 3개를 본다. 빨간 점 주변에 노란색 점(Class A) 4개와 보라색 점(Class B) 2개가 있다. 새로운 데이터 (빨간 점) 는 Class A (노란색 점) 으로 분류된다. K 의 d.. 2021. 10. 29.

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