728x90 분류 전체보기423 [PyTorch] 기본 모델링 과정 Pytorch Low-level 처음에 사용하기 힘듦 Pythonic 파이썬스러움 Flexibility 응용하기 쉬움 https://thought-process-ing.tistory.com/53 [PyTorch] 파이토치에 대해서 알아보자 딥러닝 코드짜기 딥러닝 코드를 처음부터 다 짤 수는 있다. 그러나 복잡한 것은 당연하고 상당히 오래 걸리는 작업이라 우리는 프레임 워크를 쓴다. 대표적으로 텐서플로우(Tensor flow), 파이토치( thought-process-ing.tistory.com Pretrained Model 매번 Good Model을 만든는 것은 어렵다. 기존에 사용한 model을 가져와 weight를 잘 설정하면 충분히 좋은 결과를 만들 수 있다. Trnasfer Learning Pre.. 2021. 8. 27. Data Augmentation Data Augmentation (데이터에 인위적 변화를 주는 것) Data Augmentation을 하는 이유 우리는 항상 깔끔한 데이터만을 얻을 수 없다. 어느 데이터는 중앙에 있지 않고 어떤 데이터는 작고 어떤 데이터는 흐릿하다. 따라서 조금 더 어려운(?) 데이터로 훈련을 시키면 어떨까? 실험을 했는데 결과는 더 좋게 나오면서 여러 DataAugmentation이 활성화 되었다. torchvision.transforms Image에 다양한 함수를 적용할 수 있다. 예시 CODE from torchvision import transforms data_aug = transforms.compose([transforms.RandomCrop((224,224)), transforms.ToTensor()]) .. 2021. 8. 27. 대회 참여하기 이론공부 VS 경진대회 이론 공부 경진대회 참여 차이점 1 데이터 사이언스 기본 지식 학습 경진대회를 통한 프로젝트 실습 차이점 2 머신러닝, 딥러닝 이론 학습 실습 위주의 Practical skills 학습 차이점 3 파이썬 및 딥러닝 프레임워크 기초 전처리, 학습, 추론까지 전체적인 과정을 연습 "경진대회는 실습을 통해 점진적인 모델 성능 향상을 경험하고 머신러닝 파이프라인의 한 부분을 경험하는 목적이 있다." 대회 참여 과정 문제 정의(Problem Definition) "내가 지금 풀어야 할 문제가 무엇인가?" "이 문제의 Input과 Output은 무엇인가?" "이 솔루션은 어디서 어떻게 사용되어지는가?" ˙˙˙ Data Description을 통해 문제를 이해하도록 한다. EDA(Explora.. 2021. 8. 24. 2021_08_19_(목) 보호되어 있는 글 입니다. 2021. 8. 20. 이전 1 ··· 101 102 103 104 105 106 다음 728x90
