728x90 SMALL Python/ML11 젯슨나노 부팅 오류 엔비디아 젯슨나노에 파워선, HDMI, SD 카드 리더기, 랜선을 연결하였다. 엔비디아 로고가 나온 상태에서 멈춰있다.원래는 위 로고가 나온 뒤 검은색 화면이 잠깐 나오고 기본 설정 화면이 나와야 한다. 1. HDMI to HDMI로 변경 DP to HDMI를 HDMI to HDMI로 바꿔보았다. 성공적으로 다음 화면이 나왔다.!젯슨나노는 HDMI-DP 대신, hdmi-hdmi 또는 DP-DP로 연결해야 한다고 한다. 그러나, SD 카드의 읽기 관련 에러가 발생했다.SD 카드를 다시 구워보고 리더기를 바꿔봐도 여전히 위와 같은 에러메시지 발생. 2. SD 카드 재연결 SD 카드를 리더기 대신 뒤쪽 슬롯에 직접 연결하였다.(계속 빠져서 테이프로 고정한 모습.) 바로 해결되었고 기본 설정 화.. 2024. 7. 31. [머신러닝] 경사하강법 * 경사하강법(Gradient descent)함수의 기울기를 따라 아래로 이동하면서 손실함수의 값을 최소화하는 최적화 알고리즘이다.이름 그대로 gradient = 기울기(경사), descent(하강) 즉, ‘기울기를 하강한다’는 의미를 담고 있다.손실함수란 예측값과 실제값(y)의 차이인 오차를 비교하는 함수이다. 위 그림처럼, 손실함수는 2차 함수 그래프 형태를 가진다.최적화는 이 손실함수가 최솟값인 알파를 찾아 나가는 과정을 말한다. * 경사하강법을 통한 최적화 과정1. 초기 파라미터 설정파라미터를 임의의 값으로 초기화한다. 선형회귀의 경우 계수와 절편으로 임의의 값을 설정한다. 2. 손실 함수 계산 현재 지점의 기울기를 계산하고, 파라미터 조정 방향을 결정한다. 손실함수의 기울기가 음수이면 계수를 .. 2024. 7. 15. [머신러닝] 결정 트리(와인 분류) * 교재: 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 (hanbit.co.kr) * 문제: 결정트리로 레드 와인과 화이트 와인을 분류한다. 알코올 도수, 당도, pH 데이터로 화이트 와인을 골라내는 이진 분류 로지스틱 회귀 모델을 훈련한 후 더 좋은 성능을 위해 결정 트리로 레드 와인과 화이트 와인을 분류한다. 1. 로지스틱 회귀로 와인 분류하기 레드 와인과 화이트 와인을 구분하는 이진 분류 문제이다. 먼저 6497개의 와인 샘플 데이터를 불러오자. import pandas as pd wine = pd.read_csv('https://bit.ly/wine_csv_data') wine.head() # 처음 5개 행 출력 와인 데이터셋을 판다스 데이터프레임으로 제대로 읽어 들였는지 처음 5개의 샘플을 출력하였다. alc.. 2023. 2. 21. [머신러닝] 확률적 경사 하강법 * 교재: 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 (hanbit.co.kr) * 용어 정리 1. 확률적 경사 하강법: 훈련 세트에서 샘플을 하나씩 꺼내 손실 함수의 경사를 따라 최적의 모델을 찾는 알고리즘 2. 미니배치 경사 하강법: 여러 개의 샘플을 사용하는 경사 하강법 3. 배치 경사 하강법: 전체 샘플을 사용하는 경사 하강법 4. 에포크: 확률적 경사 하강법에서 전체 샘플을 모두 사용한 한 번의 반복 5. 손실 함수: 확률적 경사 하강법이 최적화할 대상, 머신러닝 알고리즘이 얼마나 나쁜지 측정하는 기준, 값이 작을수록 좋음 6. 로지스틱 손실 함수: 로지스틱 회귀 모델을 만드는 손실 함수로, 이진 크로스엔트로피 손실 함수라고도 함 7. SGDClassifier: 사이킷런에서 확률적 경사 하강법을 제공하는 대.. 2023. 2. 18. 이전 1 2 3 다음 728x90 LIST
