728x90 반응형 신경망2 이진 분류 문제 실습: 파이토치(PyTorch) 예제 안녕하세요. 이번 포스팅에서는 파이토치를 활용하여 직접 생성한 데이터를 통해 특정 패턴을 이루는 이진 분류 문제를 해결해보겠습니다.1. 이진 분류 문제란?이진 분류 문제는 주어진 데이터 포인트를 두 개의 클래스로 나누는 문제를 뜻합니다. 예를 들어, 이메일이 스팸인지 아닌지, 이미지 속 객체가 고양이인지 강아지인지 등의 문제를 포함합니다.2. 데이터 생성하기우리는 점들이 특정 패턴을 이루는 간단한 이진 분류 문제를 다룰 것입니다. 파이토치를 사용하여 2D 공간에서 두 개의 클러스터를 생성하고, 각 클러스터는 서로 다른 클래스를 나타냅니다.import torchimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import make_blobs# 데이터 생성n_sa.. 2025. 3. 1. 나만의 숫자 분류기 만들기: 파이토치(PyTorch) 예제 안녕하세요! 오늘은 파이토치(PyTorch)를 사용하여 나만의 숫자 분류기를 만드는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다. 이 포스팅에서는 숫자 데이터셋으로 가장 많이 사용되는 MNIST 데이터셋을 활용해 보겠습니다. MNIST 데이터셋은 28x28 픽셀의 손글씨 숫자 이미지로 이루어져 있으며, 총 60,000개의 학습 샘플과 10,000개의 테스트 샘플로 구성되어 있습니다. 1. 환경 설정먼저, 파이토치를 설치해야 합니다. 아래의 명령어를 통해 파이토치를 설치할 수 있습니다.pip install torch torchvision또한, Jupyter Notebook을 사용하면 실시간으로 코드를 실행할 수 있어 편리합니다. 아래의 명령어로 Jupyter Notebook도 설치해 주세요.pip install no.. 2025. 2. 28. 이전 1 다음 728x90 반응형
