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작성한 질문수

[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지

집 값 예측하기 - 다층 신경망(MLP)

집값 예측하기에서 질문

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만약 나중에 커버 되는 내용이면 굳이 설명 안해주셔도 되요~

1. 학습한 모델을 Database(Relational 혹은 NoSQL)에 저장할 수가 있나요? 아님 파일로 저장을 하게 되나요?

2. 학습한 모델을 테스트 해 보고 싶다면 어떻게 해야 하나요? 예를 들어 Row[0] 값을 넣고 Price가 근사치가 나오는지 테스트 해보고 싶다면 코드를 어떻게 짜야 하나요?

감사합니다!

퀴즈

41%나 틀려요. 한번 도전해보세요!

신경망 학습 과정에서 역전파(backpropagation)의 주요 목적은 무엇인가요?

입력 데이터를 다음 층으로 전달하기 위해

손실 함수 기울기를 계산하여 가중치 업데이트에 사용하기 위해

모델 예측값을 최종 출력으로 변환하기 위해

모델 성능 평가 지표를 계산하기 위해

답변 1

지식공유자

안녕하세요!

1. 저장하는 방법은 다른 강의에 포함 되어 있습니다 :) pth 포맷으로 모델 파라메터를 저장하게 됩니다.

2. 해당 강의에 포함되어 있습니다. 14:00에 평가 데이터 testloader로 평가를 진행합니다. 만약 다른 데이터를 평가 하시려면 동일한 방법으로 데이터 로더를 만드신 뒤 평가 함수에 넣어주시면 됩니다!

질문자

예를 들어

[0.00632 18.0 2.31 0.0 0.538 6.575 65.2 4.0900 1.0 296.0 15.3 396.90 4.98]

Ex) Row[0] values 입니다 (Price 제외)

Price를 제외한 X 데이터가 있고 이걸로 Price를 뽑아내고 싶습니다.

이럴 경우엔 Y가 없게 되는데 어떻게 Y를 예측할 수 있을까요?

지식공유자

Y를 예측하는 것이니까 실제값 Y가 필요 없습니다. 다만 Y가 있다면 예측값과 실제값을 비교할 수 있습니다. 예측값을 구하는 방법은 위 데이터를 크기가 1x13인 텐서로 만든 후 학습 된 모델에 넣어 주시면 바로 예측값 하나를 얻으실 수 있을 겁니다!

질문자

expected_y = model(torch.tensor(X[0], dtype=torch.float))

print(expected_y.item())

이렇게 Y를 예측하는게 맞는 방법 인가요?

지식공유자

예 방법은 맞습니다!

입력 크기가 13이면 안 되고 1x13으로 하시고 torch.no_grad()와 model.eval() 해주시면 됩니다 :)

작성한 질문수