(Bayes’ Theorem)혹은 (Bayes Rule)로 알려진 베이즈 정리를 예시를 통해 쉽게 알아봅시다. 베이시안 정리는 확률을 계산하는 방법 중 하나로, 어떤 사건이 일어난 후에 그 사건에 대한 확률을 다시 계산하는 방법입니다. 기본적인 통계 수식에 대한 이해가 없다면 아래 주석부터 읽으시기를 추천드립니다. 예시로 이해하기 학교에서 복권 추첨을 하는데, 100장의 복권 중에 1장만 당첨 복권입니다. 당신이 복권을 하나 샀다고 상상해봅시다. 전체 복권: 100장 당첨 복권: 1장 당신이 산 복권: 1장 박스 A와 박스 B 선생님이 당첨 복권이 있는 '박스 A'와 당첨 복권이 없는 '박스 B' 두 개의 박스를 가져왔습니다. 박스 A: 당첨 복권이 있는 박스 (확률 50%) 박스 B: 당첨 복권이 없는..

1. 그냥 다운로드할 수 없는 이유 딥러닝을 입문하기 위해 tesorflow를 사용하고 싶지만, 기존의 인텔맥에서는 pip install tensor flow라는 명령어로 끝나는 반면, M1, 과 M2 실리콘 맥에서는 이렇게 할 수 없습니다. 왜냐하면 애플 실리콘의 경우, RISC(reduced instruction set computing)이라는 기술을 활용하여 기존의 아키텍처 방식인 CISC(complex instruction set computing)과 다르기 때문입니다. 그리고 딥러닝을 위한 패키지들은 기존의 방식인 CISC 방식에 최적화되어 있습니다. 2. 해결방법 : Miniforge 사용 Miniforge는 애플실리콘 ARM 아키텍쳐를 지원하는 Conda의 분기 버전으로 이를 사용함으로써 기..

딥러닝에서 GPU의 중요성: 코어는 고학력의 똑똑한 만능 사무직, GPU는 대규모 저렴한 인력의 절대 다수 생산직 딥러닝은 복잡하고 시간이 많이 소요되는 연산을 수행합니다. 이러한 연산을 효율적으로 처리하기 위해 GPU(Graphics Processing Unit)가 필수적입니다. 왜 GPU가 딥러닝에 필수적인지 이해하기 위해 코어의 개수를 일꾼에, GPU를 대규모 공장에 비유해보겠습니다. 1. 코어와 일꾼의 비유 CPU: 소규모 공장 코어의 개수: CPU는 몇 명의 능력 있는 사무직으로 구성된 소규모 증권사와 같습니다. 특징: 각 직원은 복잡한 작업을 수행할 수 있으나, 동시에 처리할 수 있는 작업 수는 제한적입니다. 각자 하나에 일에 심도 깊게 집중해야 하기 떄문입니다. GPU: 대규모 공장 코어의 ..

튜플과 리스트: 머신러닝에서의 활용과 차이점 데이터 과학과 머신러닝에서 데이터를 효과적으로 다루기 위해 파이썬의 다양한 데이터 타입을 활용합니다. 특히 튜플(tuple)과 리스트(list)는 데이터의 집합을 다루는 데 자주 사용되는 타입이에요. 이 두 타입은 유사해 보이지만, 중요한 차이점이 있으며, 이 차이점이 머신러닝에서 어떻게 활용되는지 알아보겠습니다. 1. 튜플과 리스트의 기본 차이점 먼저, 튜플과 리스트의 기본적인 차이점을 살펴보겠습니다. 튜플(Tuple) 불변(Immutable): 한 번 생성된 튜플의 요소는 변경할 수 없어요. 예시: parameters = (0.1, 0.01, 1000) 리스트(List) 가변(Mutable): 리스트의 요소는 언제든지 변경할 수 있어요. 예시: data_p..

지난 글에서는 파이썬의 변수의 원리를 대명사에 비유하여 알아보았습니다. (아래글 참조) 2023.08.17 - [머신러닝] - 머신러닝 기초 | 파이썬 기초1 - 데이터와 변수 해당 글에서는 변수에 '문자'를 넣는 방법을 배웠습니다. 이를 '문자열 데이터를 변수에 넣었다' 라고 표현합니다. 하지만 문자열 이외에도 파이썬의 변수에는 많은 종류의 데이터 타입을 넣을 수 있는데요. 그 종류는 아래와 같습니다. 파이썬 데이터 타입 종류 정수형(int) 정수를 다루는 타입이에요. 예시: age = 20 (나이를 20살로 설정) age = 20 print("나이:", age) # 출력: 나이: 20 실수형(float) 소수점을 포함한 숫자를 다루죠. 예시: pi = 3.14 (원주율 값을 설정) pi = 3.14 ..

우리는 특정 인물을 부를 때나, 특정 날짜를 지칭할 때, 풀 네임을 부르기보다, 호칭 또는 대명사를 사용합니다. 해당 인물이나 날짜를 지칭할 때 더 편하고, 반복해서 사용할 수 있기 때문입니다. 예를 들어 삼성전자에서 하루에 1000번 회장님의 이름을 부른다고 생각해 봅시다 그러면 '이재용 회장님'이라고 말하는 것보다 '대표'라고 부르는 게 편할 것입니다. 또한 8월 15일을 얘기하기 위해, 매번 '8월 15일'이라고 하지 않고 '광복절'이라고 줄여서 부를 것입니다. 위 터미널을 보면, '광복절' 이라는 대명사와 '대표'라는 대명사에 각각 "8월 15일"과 '이재용 회장님'이라는 데이터를 넣어 뒀습니다. 그러면 매번 풀네임을 부를 필요 없이 대명사만 호출하여 풀네임 데이터를 얻을 수 있는 것이죠. 컴퓨터..