목록Deep Learning (9)
DeseoDeSeo
[Deep Learning] 딥 러닝 모델링( 모델 구조 설계 )
➤ 딥러닝 모델 불러오기 ✔ 텐서플로우 안에 있는 keras from tensorflow.keras.models import Sequential # 모델의 뼈대 # 신경망의 구성요소( 하나씩 조립) from tensorflow.keras.layers import InputLayer, Dense, Activation InputLayer: 입력 Dense : 밀집도 Activation :활성화함수 신경망 구조 설계 신경망 학습 및 평가 방법 설정 학습 예측 및 평가 # 1. 신경망 구조 설계 # 뼈대 생성 model = Sequential() # 입력층 model.add(InputLayer(input_shape=(1,))) #입력 특성의 개수를 작성(= 문제데이터는 1개) (studytime 1개) # 중간..
[ Deep Learning ] co lab에서 간단 머신러닝
딥러닝 이란? 인간의 신경망을 모방하여 학습하고 예측하는 기술 대량의 데이터에서 복잡한 패턴이나 규칙을 찾아내는 능력이 뛰어남. 머신러닝에 비해 조금 더 유연한 사고를 한다. 인간의 뉴런 == 딥러닝에서 '선형모델' 주로, 영상, 음성, 이미지 처리에 사용된다 ~ tensorflow 구글이 만든 딥러닝을 위한 라이브러리 - keras tensorflow 위에서 동작하는 라이브러리로 사용자 친화적 라이브러리. tensorflow 버전 확인 : # 2.13.0 # 설치버전 확인 이유: 프로젝트 진행 시 오픈 소스 가져다 쓸 때 충돌방지 ! import tensorflow as tf print(tf.__version__) 리눅스 기반의 코랩( 리눅스 명령어 그대로 사용 가능) # 리눅스 명령어를 사용하여 현재..
⛤ Deep Learning (DL) : 인간의 신경망을 모방하여 기계가 병렬적 다층 구조를 학습하고 예측하는 기술 ○ 인공신경망 ( ANN, Artificial Neural Network) : 입력층 ➜ 은닉층 ➜ 출력층 하나의 원형이 하나의 선형모델임. 입력 데이터 ➜ model(알고리즘) ➜ 예측값 ➜ loss값 (실제값 - 예측값) ➜ model(알고리즘) 이렇게 반복한다. 이 한 바퀴를 1 epoch ! loss값의 오차 값만큼 oprimizer가 최적화 한다. (경사 하강법) Logistic 오차공식 : 교차 엔트로피 오차(cross entropy error) ➜ 분류에서 오차를 확인하는 방법. 회귀에서 오차를 확인하는 방법 : MSE < 기존 ..