파이토치를 이용한 선형회귀 실험 결과보고서

본 내용은 " 전기공학머신러닝 실험 3. 파이토치 선형회귀 결과보고서 " 의 원문 자료에서 일부 인용된 것입니다. 2025.02.12

문서 내 토픽

• 1. PyTorch 선형회귀 모델

  PyTorch를 사용하여 선형회귀 모델을 구현하고 훈련하는 과정을 다룬다. 주어진 행렬 방정식 Ax=B를 해결하기 위해 모델의 바이어스 항을 제거하고, 지정된 에폭 동안 손실을 계산하여 가중치를 업데이트한다. 이 과정은 선형회귀의 유연성과 다양한 문제 해결에 대한 적용 가능성을 보여준다.

• 2. 선형대수와 행렬방정식 해결

  선형회귀 모델을 사용하여 선형대수학의 행렬 방정식 문제를 해결하는 방법을 탐구한다. 훈련된 모델의 가중치를 검사하여 얻은 해가 실제 해와 얼마나 일치하는지 평가하며, 수도 역행렬 방법과 선형회귀 모델을 통한 해를 비교하여 정확성과 효율성을 입증한다.

• 3. 머신러닝 모델 성능 평가

  모델의 성능 평가는 단순한 훈련 손실을 넘어서 해석적 방법과의 비교를 통해 이루어진다. 현대적인 기계학습 라이브러리인 PyTorch의 유연성과 강력함을 통해 다양한 유형의 데이터와 문제에 적용할 수 있음을 보여준다.

• 4. Google Colab을 이용한 실험 구현

  강의 Notebook의 내용을 Google Colab에서 재작성하고 모든 코드에 주석을 기재하여 실험을 진행한다. 제목, 작성자, 작성일자 정보를 추가하고 각 코드 셀의 실행결과를 확인하며, 실습 문제 해결 과정을 markdown 형식으로 작성하여 결과보고서에 첨부한다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

• 1. PyTorch 선형회귀 모델

  PyTorch는 선형회귀 모델 구현에 있어 매우 효율적이고 직관적인 프레임워크입니다. 자동 미분(autograd) 기능을 통해 복잡한 미분 계산을 자동으로 처리하므로 개발자는 모델 설계에 집중할 수 있습니다. nn.Linear 모듈을 사용하면 간단하게 선형층을 구성할 수 있으며, 다양한 최적화 알고리즘(SGD, Adam 등)을 쉽게 적용할 수 있다는 점이 장점입니다. 또한 GPU 가속을 지원하여 대규모 데이터셋에서도 빠른 학습이 가능합니다. 다만 초보자에게는 학습곡선이 다소 가파를 수 있으므로 기본 개념 이해가 선행되어야 합니다.

• 2. 선형대수와 행렬방정식 해결

  선형대수는 머신러닝의 수학적 기초로서 필수적입니다. 행렬방정식 해결 능력은 데이터 변환, 차원 축소, 최적화 문제 해결 등 다양한 분야에서 핵심 역할을 합니다. 고유값 분해(eigenvalue decomposition), 특이값 분해(SVD), QR 분해 등의 기법들은 복잡한 문제를 단순화하는 강력한 도구입니다. 현대의 머신러닝 라이브러리들이 이러한 연산을 효율적으로 처리하지만, 알고리즘의 원리를 이해하려면 선형대수의 깊이 있는 학습이 중요합니다. 특히 행렬의 성질과 연산 복잡도를 이해하면 더 효율적인 모델 설계가 가능합니다.

• 3. 머신러닝 모델 성능 평가

  모델 성능 평가는 머신러닝 프로젝트에서 가장 중요한 단계 중 하나입니다. 정확도(accuracy) 외에도 정밀도(precision), 재현율(recall), F1-score 등 다양한 지표를 상황에 맞게 선택하여 사용해야 합니다. 특히 불균형 데이터셋의 경우 정확도만으로는 모델의 실제 성능을 판단하기 어렵습니다. 교차 검증(cross-validation)을 통해 모델의 일반화 능력을 객관적으로 평가할 수 있으며, 혼동행렬(confusion matrix)과 ROC 곡선은 분류 모델의 성능을 시각적으로 이해하는 데 도움이 됩니다. 과적합과 과소적합을 구분하여 모델을 개선하는 것도 중요한 평가 과정입니다.

• 4. Google Colab을 이용한 실험 구현

  Google Colab은 머신러닝 실험을 위한 접근성 높은 플랫폼입니다. 무료로 GPU와 TPU 자원을 제공하므로 개인 컴퓨터의 제약 없이 대규모 모델 학습이 가능합니다. Jupyter 노트북 기반의 인터페이스는 코드 작성, 실행, 시각화를 한 곳에서 처리할 수 있어 프로토타이핑에 매우 효율적입니다. 또한 Google Drive와의 통합으로 데이터 관리가 용이하고, 공유 기능을 통해 협업이 간편합니다. 다만 세션 시간 제한과 메모리 제약이 있으므로 장시간 학습이 필요한 경우 주의가 필요합니다. 전반적으로 학습과 실험 단계에서 매우 유용한 도구입니다.