본문 바로가기
반응형

분류 전체보기591

Anaconda 제거 방법 (miniconda 동일) 1. 혹시 모를 버전 충돌 등을 고려하여 가상환경을 먼저 제거한다. 2. Anacona를 제거한다. (이 방법은 Miniconda 에서도 동일하다) 1. Anaconda 가상환경 제거 아래 설명에서는 r-reticulate 가상 환경 모두 지우는 방법 (base) >conda env list # conda environments: # base * C:\Users\chpark\miniconda3 chpark C:\Users\chpark\miniconda3\envs\chpark r-reticulate C:\Users\chpark\miniconda3\envs\r-reticulate (base) > conda remove --name r-reticulate --all Remove all packages in e.. 2021. 11. 11.
머신러닝 - 용어정리 분류와 회귀에서 사용하는 용어 정리 샘플(입력): 학습 모델에 들어갈 하나의 데이터 예측(출력): 모델 결과 값 타깃(정답): 모델이 완벽하게 예측해야 하는 값 참값(꼬리표, annotation): 일반적으로 사람에 의해 수집된 데이터셋에 대한 모든 타깃. 예측오차(손실값): 모델의 예측과 타깃 사이의 (거리) 차이값 클래스: 분류 문제에서 선택할 수 있는 레이블의 집합. 예) 고양이-강아지 분류 문제에서 클래스는 "고양이"와 "강아지" 2개 레이블: 분류 2021. 11. 11.
머신 러닝 - 분류 1. 지도 학습 가장 흔한 학습 방법 주어진 샘플 데이터의 (사람이 만든)레이블 또는 꼬리표(annotation)에 입력 데이터를 매핑하는 방법을 학습시킴 대부분 분류와 회귀 문제로 구성됨 예) 구문 트리 예측, 물체 감지 2. 비지도 학습 타깃없이 입력 데이터의 변환을 찾는 학습방법 데이터 시각화, 데이터 압축, 데이터 노이즈 제거, 데이터 상관관계를 더 잘 이해하기 위해 사용 지도학습 문제를 풀기 전에 데이터셋을 잘 이해하기 위해 사용하는 필수 단계로 이용되기도 함 예) 차원축소, 군집 3. 자기 지도 학습(self-supervised learning) 사람이 만든 레이블을 사용하지 않음으로 학습 과정에 사람이 개입하지 않는 지도 학습. 예) 오토인코더(autoencoder), 비디오 다음 프레임 예.. 2021. 11. 11.
딥러닝 모델 설계 기초 - MNIST 손글씨 이미지 분류 예제 MNIST 데이터베이스 (Modified National Institue of Standards and Technology database) 손글씨 이미지 데이터셋 0에서 9까지 10가지로 분류될 수 있는 손글씨 숫자 이미지 70,000개 각 이미지는 28×28 픽셀로 구성 각 픽셀은 아래와 같이 0~255 사이의 숫자 행렬로 표현됩니다. [[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.. 2021. 11. 8.
신경망에서 딥러닝으로 - 기울기 소실 문제 기울기 소실 문제(vanishing gradient) 출력층에서 은닉층을 역방향으로 하나씩 진행하며, 각 층(은닉층, 입력층)의 가중치를 수정하는 방법 가중치 수정을 위해서는 미분값(기울기)가 필요 층의 갯수가 늘어나면, 역전파를 통해 전달되는 기울기 값이 점점 작아져, 맨 처음층(입력층)까지 도달하지 않는 문제가 발생... 기울기 소실 문제(vanishinig gradient) 활성화 함수(시그모이드 함수)의 특징 때문에, 여러 층을 거칠 수록 기울기가 사라져서 가중치 수정이 어려워짐. 활성화 함수 1. Sigmoid 함수 미분하면 최대치가 < 1.0 따라서, 계속 곱하면 0에 수렴.... 기울기 소실 발생 2. tanh 함수 시그모이드 함수 확장형 [-1,1] 1보다 작은 값이 존재하므로, 기울기 소.. 2021. 11. 8.
대기화학 - 광화학 photolysis 양자역학 The different energy levels are quantized All processes above are determined by incoming energy. Other processes can be found a physical chemistry book. 광화학 광분해 Photolysis (Photo-dissociation) 분자가 광자를 흡수한다고 모두 화학변화를 유발하는 것은 아님. 분자의 구조와 에너지에 따라서 달라짐. 산소원자(O)의 산화반응 오존(O3) 산화반응 2021. 11. 5.
대기화학 - 광화학 에너지 준위 Radiational absorption spectrum Radiational Energy 1. Electronic energy level 2. Vibrational energy level 3. Rotational energy level 2021. 11. 5.
대기화학 - 농도, 체류시간, 이상기체 방정식 1. 농도 2. 이상기체 방정식 3. 기체 부분압 구하기 기체부분압 구하기 aeir.tistory.com 4. 기체 분자 수농도 구하기 기체 분자수 구하기 (이상기체방정식) aeir.tistory.com 5. 혼합비 (mixing ratio) 6. 대기구성 7. 체류시간 (life time) 8. 체류기간에 따른 대기화학 규모분석 2021. 11. 5.
대기화학 - 산화과정 Which of the following gases has a mixing ratio in the northern hemisphere that is roughly twice that in the southern hemisphere? Ar, CO, CO2, CH4 2021. 11. 5.
728x90

티스토리툴바