파이썬 프로그래밍/딥러닝과 수학10 평균, 분산, 표준편차, 정규화, 표준화 딥러닝에 들어가기 앞서, 데이터 전처리(preprocessing)은 정말 미친듯이 중요하다. 전처리만 잘해도 훈련 성공률은 어마무시하게 올라간다. 전처리에는 일반적으로 통계학(statistics)이 사용된다. 그래서 극단적으로 표현하면 인공지능 = 통계 라고 볼 수 있다. 그렇다면 딥러닝을 위한 전처리는 어떻게 해야 할까 이번시간엔 이에 대한 수학적 개념을 짚고 넘어갈 것이다. 대표값(Representative value) 이라는 개념이 있다. 대표값은 어떤 데이터를 대표하는 하나의 값 이라고 생각하면 되는데 예를들면 · 어떤 학급의 과학 점수 데이터 집단 대표값 : 평균 · 어떤 학급의 모의고사 데이터 집단 대표값 : 총점 · 어떤 학급의 세벳돈 데이터 집단 대표값 : 중앙값 → 왜냐하면 아예 못 받은.. 2022. 3. 2. 지수가중이동평균(Exponentially Weighted Moving Average)-2 이번 시간에는 2017년 서울의 1년 평균 기온 그래프를 분석하고 numpy를 이용해 표현하는 방법을 알아볼 것이다. 이 글을 처음 읽는다면 지수가중이동평균(Exponentially Weighted Moving Average)-1 을 먼저 읽고 오길 바란다. (같이 보면서 읽는다면 더 좋다) 위 자료는 Daily Temperature of Major Cities 라는 자료에서 발췌한 것이다. 1. 데이터 확인 위 자료를 내려받고 임포트한 다음 matplotlib로 그려보자. 코드는 아래와 같다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from numpy import genfromtxt data = genfromtxt('2017_seoul_temperat.. 2022. 1. 24. 지수가중이동평균(Exponentially Weighted Moving Average)-1 외국에 사는 사람이 대한민국 서울에 놀러가기 위해 인터넷에 '서울의 평균 온도'를 검색했다고 하자. '기상청 날씨누리'에 따르면 서울의 연평균 온도는 12.8도이다. 외국인은 이 자료를 보고 서늘하다 생각해 두툼한 옷을 입고 '8월'에 휴가를 받고 입국했다. 공항에 내린 외국인은 무슨 생각을 했을까? 그림은 2021년 서울의 온도를 나타낸 것이다. 알다싶이 서울을 비롯한 우리나라는 연교차가 매우 크다. 일주일 간 서울로 휴가를 받았을 때 날씨를 확인한다면 어느 날짜의 날씨를 확인할까? 당연히 휴가 가는 날의 날씨를 확인하지 않을까? 데이터도 마찬가지다. 어떤 데이터를 어떤 시각에서 바라볼지 생각해 봐야 한다. 1. 평균(Average) 평균은 단순하게 전체 데이터 합을 데이터 갯수로 나눈 것이다. 수식으.. 2022. 1. 24. 7. 2차원 행렬을 입력받는 합성함수의 도함수(실습) 저번시간에 입력이 2차원인 합성함수의 도함수를 구하였다. 1. 다시 복습을 해보자. 입력 X, W는 아래와 같다. g(X, W)함수를 아래와 같이 정의한다. σ(X) 함수를 아래와 같이 정의한다. h(X) 함수를 아래와 같이 정의한다. 합성함수 f(X, W) = h(σ(g(X, W)))를 정의한다. 합성함수의 정의와 연산의 결과는 아래와 같다. 이 때 도함수 ∂f/∂X 는 아래와 같이 성립한다고 유도하였다. ∂f/∂W 는 아래와 같다. 이번 실습은 ∂f/∂X 으로 진행한다. 2. 합성함수의 도함수 계산이 맞는지 직접 계산하여 확인해보기 위의 식을 numpy를 이용하여 적은 것이다. f(X, W)는 forward 함수, ∂f/∂X는 backward 함수로 정의하였다. import numpy as np # .. 2021. 12. 31. 이전 1 2 3 다음
