🤖 Artificial Intelligence/Machine Learning4 모델 성능 평가 지표 MAE Mean Absolute Error 평균 절대 오차 |예측값 - 실제값|의 평균 from sklearn.metrics import mean_absolute_error mean_absolute_error(y_test, y_pred) MSE Mean Squared Error 평균 제곱 오차 |예측값 - 실제값|제곱의 평균 = 예측값과 실제값 차이의 면적의 합 from sklearn.metrics import mean_squared_error mean_squared_error(y_test, y_pred) RMSE Root Mean Squared Error 루트 평균 제곱 오차 |예측값 - 실제값|제곱의 평균에 루트를 씌운 값 from sklearn.metrics import mean_squared_er.. 2023. 6. 20. [딥러닝] 다층 퍼셉트론 (MLP) 🧠 순전파와 역전파 개념 🤖 등장 배경 단층 퍼셉트론을 여러층 쌓아올리면 어떨까? 하고 나오게 된 개념이 다층 퍼셉트론이다. 🤖 개념 앞서 배운 퍼셉트론은 단층 퍼셉트론이다. 다층 퍼셉트론은? 단층 퍼셉트론을 여러개 쌓은 것이다. 하나 이상의 은닉층(Hidden Layer)을 가진 퍼셉트론. MLP (Multi-Layer Perceptron) 라 한다. 🤖 학습 과정 인공 신경망의 학습은 오차(예측값과 실제값 차)를 최소화하는 "가중치"를 찾는 목적으로 순전파와 역전파를 반복한다. 🔺 Forward Pass (순전파) (입력층 → 출력층) 의 방향으로 계산. 입력(a)과 그에 해당하는 가중치(w)를 곱한 값들의 합을 활성화 함수(activation function)에 전달한다. 활성화 함수로 부터 리턴된 값을 다시 input으로.. 2023. 6. 18. [딥러닝] 퍼셉트론 🤖 등장 배경 McCulloch-Pitts 뉴런 모델의 등장 1943년 'McCulloch-Pitts Neuron Model' 이 제시됨. 최초의 간소화된 뇌의 뉴런 개념. 출력이 Binary인 간단한 모델. 수상 돌기에 도착한 여러 신호가 세포체에 합쳐짐. 합쳐진 신호가 특정 값을 넘으면 축삭 돌기를 이용하여 출력 신호가 전달됨. 이후, 위의 동작 과정을 모델링한 알고리즘인 퍼셉트론이 등장함. 🤖 개념 퍼셉트론은 위의 동작 과정(생물학적인 신경계의 기본 단위인 뉴런의 동작 과정)을 통계학적으로 모델링한 알고리즘이다. 🤖 특징 이진 분류 '뉴런 모델'의 출력이 Binary 한 것 처럼 '퍼셉트론'도 이진뷴류(Binary Classification)에 적용가능하다. Positive Class : +1 Ne.. 2023. 6. 17. AutoML이란 ☝ 개념 머신러닝을 할 때마다 아래의 작업은 계속 반복된다. 반복되는 작업을 최대한 자동화하면 효율성을 높일 수 있을 것이다. AutoML은 이렇게 Raw 데이터로부터 모델 배포까지를 자동화해주는 automated machine learning 이다. 🔧 기술 AutoML로 해결하고자 하는 문제는 크게 두가지이다. CASH(Combined Algorithm Selection and Hyper-parameter optimization) -> 최적의 알고리즘과 하이퍼 파라미터 찾기 NAS(Neural Architecture Search) -> 최적의 architecture 찾기 📂 패키지 및 시스템 AutoML관련 상용 시스템 및 파이썬 패키지는 아래와 같다. Auto-WEKA IBM AutoAI Micro.. 2023. 6. 13. 이전 1 다음 반응형
