머신러닝
Minist 데이터 활용 0,1,2 구분 인공지능 직접구현
이번에는 Mnist 데이터들을 활용해서 직접 0,1,2를 구분하는 인공지능을 만들어보았다. 이를 확장해서 구현한다면 0~9까지 구분하는 인공지능을 라이브러리 없이 직접 만들어보는 것이 가능할 것이다. 이전 신경망까지 잘 따라왔다면 오히려 쉽다! 입력 후보군 5개와 0,1,2로 된 출력 후보군 3개를 넣어주기만 하면 된다. 먼저 흐름도를 통해 전체적인 흐름을 파악해보자. 우선 일반적인 Minist 를 받아오는것이 아닌 기존에 했던것처럼 엑셀형식으로 가공된 파일이 있다. 이들을 활용해서 구현할 것이다. 출력은 0,1,2로 나오기 때문에 ONE-HOT-ENCODIG을 거친다면 100, 010, 001 3가지의 출력 후보군이 나올것이다. 그렇다면 입력 후보군들은 어떻게 선택해야 할까? (1) 가로축 Projec..
경사하강법 직접구현
오늘은 경사하강법을 직접 구현해보겠다. 학교 과제로 진행하게 되었지만 정리할겸 글을 남긴다. 모델은 간단한 선형 모델을 만들어보는걸 목표로 할 것이다! 14.3,21.6 5.3,11.2 9.2,19.1 11,21.1 9.9,18.1 14.9,23.3 11.6,21.9 8,17.4 13.1,22.5 14.8,23.2 5.7,12.5 8.2,16.6 7.2,15.2 10,18.7 9.1,17.2 13,21.6 10.3,19.3 5.9,12.2 6.1,12.8 15,22.4 10.3,21.3 15,21.6 11.3,22.1 8,16.4 11.8,22.4 테스트 케이스는 위와 같다. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력이다. 편의상 출생 개월과 키라고 가정해 보자. 위 테스트 케이스를 csv파일로 저장한다음, numpy..