딥러닝

딥러닝 손실 함수 (Loss Function) 개요 딥러닝에서 손실 함수는 모델의 예측과 실제 값 사이의 차이를 측정하는 중요한 요소. 다양한 종류의 손실 함수가 있으며, 문제의 특성에 따라 적절한 함수를 선택해야 함. 주요 손실 함수 설명 평균 제곱 오차 (Mean Squared Error, MSE) 유형 : 회귀 공식 : $$ \text{MSE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2 $$ 설명: $y_i$ : 실제 값 $\hat{y}_i$ : 예측 값 $n$ : 데이터 포인트의 수 사용 용도

개요 M1에서 Tensorflow 테스트를 진행해본다. 현재 M1 시스템 환경은 아래와 같다. (2021-01-16) 주의: 텐서플로 공식 버전은 아님 라이브러리 설치 다음 코드를 설치해본다. Apple 공식 Repo: https://github.com/apple/tensorflow_macos 실행 전, 필수 체크 사항 macOS 11.0+ Python 3.8, available from the Xcode Command Line Tools $ /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/apple/tensorflow_macos/master/scripts/download_and_install.sh)" Installation script for pre-release tensorflow_macos 0.1alpha1. Please visit https://github.com/apple/tensorflow_macos for instructions and license information. This script will download tensorflow_macos 0.1alpha1 and needed binary dependencies, then install them into a new or existing Python 3.

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