반응형 딥러닝 뜻11 딥러닝 실제 모델 만드는 방법 딥러닝 코드 구현해보기 이항 분류 keras 모듈 이용하기 (feat 인디언 당뇨병 문제) 1. 데이터 : 피마 인디언 당뇨병 발생 유무 2. 문제형태 : 이항분류(Binary Classification) 3. 코드 구현 keras 모듈을 호출한다. tf.compat.v1.disable_eager_execution()는 tensorflow 버전 호환 문제를 해결한다. 1 2 3 4 5 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import numpy import tensorflow as tf tf.compat.v1.disable_eager_execution() cs seed값은 랜덤 테이블 중에서 사용할 테이블을 지정하는 것이다. 넘파이 라이브러리를 사용하면서 tensorflow 기반 딥러닝을 구현하면 일정한 값을 얻.. 2021. 12. 15. 딥러닝 오차 역전파 10분만에 이해하기 딥러닝 오차 역전파 딥러닝은 학습데이터를 가지고 예측결과를 추론하는 알고리즘이다. 입력값은 기울기 a와 절편 b값이다. 딥러닝은 실제데이터와 차이는 부분을 오차로 규정하고, 가중치와 절편을 임의로 조정하면서 오차가 가장작은 부분, 오차 그래프에서 미분이 0이 되는 지점까지 학습을 수행하고 결과를 도출한다. 문제는 퍼셉트론이 다층으로 쌓이면서 가중치와 바이어스의 수정값도 복잡해진다는 것이다. 층이 많아지면서 출력층에서 은닉층, 그리고 입력층으로 가중치+바이어스 수정값을 조정 하는데 이를 역으로 방향이 간다고 해서 오차 역전파(back propagation)라 부른다. 오차 역전파가 수행되는 도식은 다음과 같다. 1. 환경 변수 지정 입력값, 타깃 결과값, 학습률, 데이터셋을 먼저 정의한다. 2. 신경망 실.. 2021. 12. 15. 딥러닝 머신러닝 인공지능 경사 하강법 10분만에 이해하기 쫄지마 딥러닝 딥러닝 경사 하강법? 이전 글에서 살펴본 선형회귀에서 오차를 줄여나가면서 예측값을 수정한다고 했다. 선형회귀에서 a값과 b값을 조정하면서 오차를 줄여나가게 되는데, 만약 기울기 a를 너무 크게 잡으면 오차가 커지게 된다. 오차와 기울기의 관계를 그래프로 표현하는 2차 방정식 형태의 그래프가 표현된다. 오차가 가장 작은 점은 그래프의 가장 아래부분이 된다. 즉, 오차 그래프에서 가장 작은 부분으로 이동하는 방법이 바로 경사 하강법 (Gradient Decent)이다. 경사하강법에는 미분을 사용한다. 계속 어려운 용어가 나와서 머리가 아픈가? 이것만 이해하면 딥러닝의 전체적인 그림을 이해하는 것이니 조금더 힘내길 바란다. 문과생이라면 미분을 이해하지 못할 수도 있다. 하지만 개념은 간단하다. x축 변화량 대.. 2021. 12. 15. 딥러닝의 층 구조 딥러닝을 배워보자 더보기 딥러닝 기본 구조 신경망 딥러닝의 구조는 크게 3부분으로 나뉘어져 있다. 1. 입력 부분 2. 분석 부분 3. 출력 부분 마지막으로 모델을 만들고 난 후, 컴파일을 하는 부분으로 구성된다. 층층이 쌓아올린 모델들이 신경망 처럼 연결되어서 과거데이터를 분석 하고, 새로운 결과물을 도출해내는 것이다. 딥러닝 모델 생성 딥러닝은 여러층의 신경망이 겹쳐져서 '모델'을 생성한다. 대표적인 딥러닝 라이브러리인 텐서플로에서도 keras를 이용해 딥러닝 모델을 간단하게 만들어보자. 먼저 딥러닝에 필요한 모델을 생성하기 위한 모듈을 호출한다. Sequential()은 딥러닝에서 모델 신경망 층을 생성하기 위한 함수다. Dense()는 층마다 입력값과 활성화 함수를 정의한다. 아래 예시는 1개의 입력층과 1개의 출.. 2021. 12. 15. 딥러닝 머신러닝 차이, 머신러닝 딥러닝 머신러닝 딥러닝 차이 알파고가 대한민국을 초토화 시킨지 5년이 지났다. 실생활에도 인공지능이 많이 들어 왔고, 무수히 쌓여가는 데이터들을 기반으로 한 새로운 사업들이 계속 등장하고 있다. 이제 진짜로 인공지능을 배워야 하는 시기가 왔다. 특히 개발자라면 인공지능의 힘을 빌리지 않으면 생존하기 힘든 시대가 되었다는 말이다. 딥러닝 머신러닝 차이 인공지능의 가장 기본적인 개념은 인간이 내려야할 판단의 영역을 컴퓨터에게 맡기는 것이다. 과거 데이터를 분석해서, 새로운 데이터에 대한 예측, 기대, 결정을 내리도록 만드는 것이 머신러닝의 개념이다. 머신러닝 안에는 여러가지 알고리즘이 있다. 그 중 하나가 딥러닝 기법인 것이다. 즉 인공지능이 가장 상위의 개념이고, 그 다음이 머신러닝이고, 그 아래에 있는 것이 딥.. 2021. 12. 15. 이전 1 2 다음 반응형
