전기공학머신러닝 실험 3. 파이토치-선형회귀 예비보고서

소개

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목차

1. 실험 명 2
2. 실험 개요 2
3. 이론 조사 2
4. 실험 기기 4
5. 예비보고서 문제풀이 4
6. 실험 순서 7
7. 참고 문헌 11

본문내용

1. 실험명
실험 3. 파이토치 – 선형회귀

2. 실험 개요
선형회귀에 대해서 학습한다.

3. 이론조사
선형 회귀
선형 회귀는 종속 변수와 한 개 이상의 독립 변수 간의 선형 관계를 모델링하는 통계적 기법이다. 주어진 데이터에 가장 적합한 선형 함수를 찾아 데이터의 패턴을 설명하고, 이를 통해 새로운 데이터의 값을 예측하는 데 사용된다. 선형 회귀 모델은 주어진 데이터를 가장 잘 설명하는 직선 또는 평면을 찾는 것을 목표로 한다.
선형 회귀는 다양한 응용 분야에서 활용된다. 예를 들어, 경제학에서는 소비자의 소득과 소비 간의 관계를 분석하거나, 의학에서는 환자의 특성과 질병 발병률 간의 관계를 예측하는 데 사용된다. 또한, 기계 학습에서는 데이터 분석과 예측 모델링에 널리 사용된다. 다음의 코드는 파이토치 라이브러리를 사용한 선형회귀를 수행하는 간단한 예시 코드이다.
표 1. 파이토치 라이브러리를 사용한 간단한 선형회귀 예시
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
먼저, 파이토치 라이브러리를 import합니다. 이 코드에서는 torch, torch.nn, torch.optim 모듈을 사용합니다. torch는 파이토치의 기본 모듈이며, nn은 신경망 모델을 만들기 위한 모듈이고, optim은 최적화 알고리즘을 제공하는 모듈입니다.
# 입력 데이터 정의
x_train = torch.FloatTensor([[1], [2], [3]])
y_train = torch.FloatTensor([[2], [4], [6]])
선형 회귀 모델의 학습을 위해 입력 데이터 x_train과 그에 상응하는 정답 데이터 y_train을 정의합니다. 이 예시에서는 간단한 1차원 데이터를 사용하며, x_train은 1, 2, 3으로 이루어진 3개의 샘플이며, y_train은 각 샘플에 대응하는 정답 값인 2, 4, 6으로 이루어져 있습니다.
# 모델 정의
model = nn.Linear(1, 1)
선형 회귀 모델을 정의합니다. nn.Linear 클래스를 사용하여 입력 차원이 1이고 출력 차원이 1인 선형 모델을 생성합니다. 이 모델은 단순히 입력값에 가중치를 곱하고 편향을 더하는 선형 변환을 수행합니다.

참고자료

· 광운대학교 전기공학과, 전기공학머신러닝, 6p.
· 서지영, 『딥러닝 텐서플로 교과서』, (서울: 도서출판 길벗, 1990)
· 박해선, 『혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝』, (서울: 한빛미디어, 1999)
· 오이석, 『머신러닝 첫 단추 끼우기』, (서울: 도서출판 홍릉, 1976)