딥러닝 (2) 썸네일형 리스트형 머신러닝 프레임워크: TensorFlow와 PyTorch로 머신러닝 모델을 구축 TensorFlow와 PyTorch는 머신러닝 및 딥러닝 모델을 구축하기 위한 가장 인기 있는 파이썬 라이브러리입니다. 이들 프레임워크는 데이터 과학자와 연구원들에게 필수적인 도구로 여겨지며, 복잡한 수학적 연산과 네트워크 구축을 용이하게 만듭니다. 초보자를 위해 이 프레임워크들의 기본적인 개념에 대해 설명하겠습니다. 1. 이론 설명 TensorFlow: Google에서 개발한 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 데이터 플로우 그래프를 사용하여 복잡한 연산을 효율적으로 처리합니다. PyTorch: Facebook에서 개발한 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 동적 계산 그래프를 제공하여 유연한 모델링과 빠른 실험이 가능합니다. 2. 변수 선언 데이터, 모델 파라미터, 손실 함수 등을 변수로 선언합니다. 3. 자.. 인공 지능과 머신러닝: 인공 지능 및 머신러닝 개념 인공 지능(AI)과 머신러닝(ML)은 현대 기술과 컴퓨팅의 중심적인 분야입니다. 파이썬은 이러한 분야에서 매우 인기 있는 언어로, 풍부한 라이브러리와 도구를 제공합니다. 초보자들을 위해 이 개념들을 쉽게 설명하겠습니다. 1. 이론 설명 인공 지능(AI): 컴퓨터 시스템이 인간처럼 학습하고, 추론하며, 문제를 해결하는 능력을 갖추는 기술. 머신러닝(ML): 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 자동화하는 AI의 한 분야. 기계가 경험으로부터 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 포함합니다. 2. 변수 선언 데이터, 모델 파라미터, 결과 등을 저장하기 위해 변수를 선언합니다. 3. 자료형 확인 데이터셋, 모델, 예측 결과 등 다양한 객체의 자료형을 확인합니다. 4. 자료형 변환 데이터를 모델이 처리할 수 있.. 이전 1 다음