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Machine learning Tag

16 12월

경사하강법 최적화를 구현하는 방법

by Nepirity
in Technology
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경사하강법은 함수의 최소값을 찾기 위해 목적 함수의 음의 기울기를 따르는 최적화 알고리즘입니다.몇 줄의 코드로 구현할 수 있는 간단하고 효과적인 기술입니다. 또한 더 나은 성능을 가져올 수 있는 많은 확장 및 수정의 기반을 제공합니다. 이 알고리즘은 또한 딥 러닝 신경망을 훈련하는 데 사용되는 확률적 경사하강법이라는 널리 사용되는 확장의 기초를 제공합니다.이 튜토리얼에서는 경사하강법 최적화를 처음부터 구현하는 방법을 알아봅니다.이 자습서를 완료하면 다음을 알 수 있습니다.경사하강법은 미분 가능한 목적 함수를...

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16 12월

파이썬에서 Basin hopping 최적화

by Nepirity
in Technology
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Basin hopping은 전역 최적화 알고리즘입니다.화학 물리학의 문제를 해결하기 위해 개발되었지만 다중 최적을 가진 비선형 목적 함수에 적합한 효과적인 알고리즘입니다.이 튜토리얼에서는 Basin hopping 전역 최적화 알고리즘을 발견하게 됩니다.이 자습서를 완료하면 다음을 알 수 있습니다.Basin hopping 최적화는 무작위 섭동을 사용하여 basin을 점프하고 로컬 검색 알고리즘을 사용하여 각 basin을 최적화하는 글로벌 최적화입니다.파이썬에서 Basin hopping 최적화 알고리즘 API를 사용하는 방법.Basin hopping을 사용하여 다중 최적으로 글로벌 최적화 문제를 해결하는 예제.튜토리얼 개요이 자습서는 다음과 같이 세...

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16 12월

SciPy를 사용한 기능 최적화

by Nepirity
in Technology
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최적화에는 함수의 최소 또는 최대 출력값을 생성하는 목적 함수에 대한 입력값을 찾는 작업이 포함됩니다.SciPy라는 과학 컴퓨팅을 위한 오픈 소스 Python 라이브러리는 최적화 알고리즘 모음을 제공합니다. 많은 알고리즘이 다른 알고리즘, 특히 scikit-learn 라이브러리의 알고리즘에서 빌딩 블록으로 사용됩니다.이러한 최적화 알고리즘은 함수를 최적화하기 위해 독립형 방식으로 직접 사용할 수 있습니다. 특히 로컬 검색용 알고리즘과 전역 검색을 위한 알고리즘은 프로젝트에서 발생할 수 있는 두 가지 주요 최적화 유형입니다.이...

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15 12월

기능 최적화에 대한 짧은 소개

by Nepirity
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기능 최적화는 연구의 기초 영역이며 기술은 거의 모든 정량적 분야에서 사용됩니다.중요한 것은 함수 최적화가 거의 모든 머신러닝 알고리즘 및 예측 모델링 프로젝트의 핵심이라는 것입니다. 따라서 기능 최적화가 무엇인지, 현장에서 사용되는 용어 및 기능 최적화 문제를 구성하는 요소를 이해하는 것이 중요합니다.이 자습서를 완료하면 다음을 알 수 있습니다.후보 솔루션으로서의 기능 최적화의 세 가지 요소, 목적 함수 및 비용.검색 공간과 응답 표면을 탐색하는 기능 최적화의 개념화.함수 최적화 문제를...

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15 12월

검색 문제로서의 응용 머신러닝에 대한 짧은 소개

by Nepirity
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응용 머신러닝은 주어진 문제에 대한 완벽한 학습 시스템을 설계하는 것이 다루기 어렵기 때문에 어렵습니다.문제에 가장 적합한 훈련 데이터나 알고리즘은 없으며 최선을 다해 발견해야 합니다..머신러닝의 적용은 주어진 프로젝트에 사용할 수 있는 지식과 리소스가 주어지면 입력과 출력을 가장 잘 매핑하기 위한 검색 문제로 생각됩니다.이 게시물에서는 검색 문제로서의 응용 머신러닝의 개념화를 발견합니다.이 게시물을 읽은 후 다음을 알게 될 것입니다.적용된 머신러닝은 입력에서 출력으로 알려지지 않은 기본 매핑 함수를 근사화하는...

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15 12월

파이썬에서 주성분 분석(PCA)을 계산하는 방법

by Nepirity
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차원 축소를 위한 중요한 머신러닝 방법을 주성분 분석이라고 합니다.선형 대수와 통계의 간단한 행렬 연산을 사용하여 원래 데이터의 투영을 동일한 수 또는 더 적은 차원으로 계산하는 방법입니다.이 자습서에서는 차원 축소를 위한 주성분 분석 머신러닝 방법과 Python에서 처음부터 구현하는 방법을 알아봅니다.이 자습서를 완료하면 다음을 알 수 있습니다.주성분 분석을 계산하는 절차와 주성분을 선택하는 방법.NumPy에서 주성분 분석을 처음부터 계산하는 방법.scikit-learn에서 더 많은 데이터에 재사용하기 위해 주성분 분석을 계산하는 방법.튜토리얼 개요이...

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14 12월

파이썬으로 SVD를 계산하는 방법

by Nepirity
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행렬 분해라고도 하는 행렬 분해는 구성 요소를 사용하여 주어진 행렬을 설명하는 것을 포함합니다.아마도 가장 잘 알려져 있고 널리 사용되는 행렬 분해 방법은 특이값 분해 또는 SVD일 것입니다. 모든 행렬에는 SVD가 있으므로 고유 분해와 같은 다른 방법보다 안정적입니다. 따라서 압축, 노이즈 제거 및 데이터 감소를 포함한 다양한 응용 분야에서 자주 사용됩니다.이 튜토리얼에서는 행렬을 구성 요소로 분해하기 위한 Singular-Value 분해 방법을 알아봅니다.이 자습서를 완료하면 다음을 알 수 있습니다.특이값 분해란...

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14 12월

머신러닝을 위한 고유값과 고유벡터에 대한 짧은 소개

by Nepirity
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매트릭스 분해는 더 복잡한 작업의 범위를 단순화하기 위해 매트릭스를 구성 부분으로 줄이는 데 유용한 도구입니다.아마도 가장 많이 사용되는 행렬 분해 유형은 행렬을 고유 벡터와 고유 값으로 분해하는 고유 분해입니다. 이 분해는 주성분 분석 방법 또는 PCA와 같이 머신러닝에 사용되는 방법에서도 중요한 역할을합니다.이 튜토리얼에서는 선형 대수학의 고유 분해, 고유 벡터 및 고유 값을 발견합니다.이 자습서를 완료하면 다음을 알 수 있습니다.고유 분해가 무엇이며 고유 벡터와 고유 값의 역할.NumPy를...

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14 12월

머신러닝을 위한 행렬 인수분해에 대한 짧은 소개

by Nepirity
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복잡한 행렬 연산은 컴퓨터의 제한된 정밀도를 사용하여 효율적으로 또는 안정적으로 해결할 수 없습니다.행렬 분해는 행렬을 구성 부분으로 줄여 더 복잡한 행렬 연산을 더 쉽게 계산할 수 있도록 하는 방법입니다. 행렬 인수 분해 방법이라고도하는 행렬 분해 방법은 선형 방정식 시스템 풀기, 역함수 계산, 행렬 행렬식 계산과 같은 기본 연산에서도 컴퓨터에서 선형 대수학의 기초입니다.이 자습서에서는 행렬 분해와 Python에서 계산하는 방법을 알아봅니다.이 자습서를 완료하면 다음을 알 수 있습니다.행렬 분해란 무엇이며...

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13 12월

머신러닝을 위한 Tensor에 대한 짧은 소개

by Nepirity
in Technology
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딥 러닝에서는 Tensor를 기반이 되는 데이터 구조로 인식합니다.Tensor는 구글의 주력 머신러닝 라이브러리인 'Tensor플로우(TensorFlow)'의 이름에도 등장합니다.Tensor는 선형 대수학에서 사용되는 데이터 구조의 한 유형이며 벡터 및 행렬과 마찬가지로 Tensor를 사용하여 산술 연산을 계산할 수 있습니다.이 튜토리얼에서는 Tensor가 무엇이며 NumPy를 사용하여 Python에서 Tensor를 조작하는 방법을 알아보겠습니다.이 자습서를 완료하면 다음을 알 수 있습니다.Tensor는 행렬의 일반화이며 n 차원 배열을 사용하여 표현됩니다.Tensor를 사용하여 요소별 연산을 구현하는 방법.Tensor 곱을 수행하는 방법.튜토리얼 개요이...

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