이번에는 파이토치에서 이미 구현되어져 제공되고 있는 함수들을 불러오는 것으로 더 쉽게 선형 회귀 모델을 구현해보겠습니다. 예를 들어 파이토치에서는 선형 회귀 모델이 nn.Linear()라는 함수로, 또 평균 제곱오차가 nn.functional.mse_loss()라는 함수로 구현되어져 있습니다. 아래는 이번 실습에서 사용할 두 함수의 사용 예제를 간단히 보여줍니다. import torch.nn as nn model = nn.Linear(input_dim, output_dim) import torch.nn.functional as F cost = F.mse_loss(prediction, y_train) 1. 단순 선형 회귀 구현하기 우선 필요한 도구들을 임포트하고 데이터를 선언합니다. import torch..

앞서 배운 x가 1개인 선형 회귀를 단순 선형 회귀(Simple Linear Regression)이라고 합니다. 이번 챕터에서는 다수의 x로부터 y를 예측하는 다중 선형 회귀(Multivariable Linear Regression)에 대해서 이해합니다. 1. 데이터에 대한 이해(Data Definition) 2. 파이토치로 구현하기 우선 필요한 도구들을 임포트하고 랜덤 시드를 고정합니다. import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim torch.manual_seed(1) 이제 훈련 데이터를 선언해보겠습니다. # 훈련 데이터 x1_train = torch.FloatTensor([[7..