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코딩헤딩

Deep learning[딥러닝] 모델 생성 함수 및 손실률/정확도 시각화

- 패션MNIST 데이터 읽어들이기(훈련 및 테스트데이터) (train_input, train_target), (test_input, test_target) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data() print(train_input.shape, train_target.shape) print(test_input.shape, test_target.shape) 결과 : (60000, 28, 28) (60000,) (10000, 28, 28) (10000,) *데이터 전처리 생략 * 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) -> 계층이 1개인 경우 또는 은닉계층이 없는 경우 * 심층신경망(Deep Neureal Network, DNN) -> 은닉계층을..
머신러닝 | 딥러닝 2024. 1. 5. 00:27
Deep learning[딥러닝] 신경망계층 성능향상

1. 데이터 증가시키기 2. 하이퍼파라미터 튜닝 => 반복 횟수 증가 => 계층 추가 또는 제거(일반적으로 추가) => 이외 하이퍼파라미터들... 1. 성능향상 - 은닉계층추가 * 모델 생성하기 model = keras.Sequential() model * 입력 계층 추가하기 model.add(keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28))) - 전처리 계층으로 추가 Flatten() : 차원축소 전처리 계층(1차원으로 축소) : 훈련에 영향을 미치지는 않음 : 일반적으로 입력계층 다음에 추가하거나, 입력계층으로 사용되기도 함 : 이미지 데이터 처리 시에 주로 사용됨 * 중간계층 = 은닉계층(hidden layer) 생성하기 model.add(keras.layers.Dense..
머신러닝 | 딥러닝 2024. 1. 4. 22:59
Deep learning[딥러닝] 신경망계층 추가

데이터 수집, 정규화, 2차원데이터로 변환, 훈련 및 검증 데이터 분류는 저번 글과 동일하다. https://coding-heading.tistory.com/94 Deep learning[딥러닝] 인공신경망 훈련모델 (데이터 전처리, 모델 생성) 딥 러닝이란 무엇입니까? 딥 러닝은 인간의 두뇌에서 영감을 얻은 방식으로 데이터를 처리하도록 컴퓨터를 가르치는 인공 지능(AI) 방식입니다. 딥 러닝 모델은 그림, 텍스트, 사운드 및 기타 데 coding-heading.tistory.com * 신경모델에 계층(layer) 추가하는 방법 3가지 1. 층을 먼저 만들고, 신경망 모델 생성 시 추가하기 """입력계층(Input Layer) 생성하기""" dense1 = keras.layers.Dense(100, ac..
머신러닝 | 딥러닝 2024. 1. 3. 23:13
Deep learning[딥러닝] 인공신경망 훈련모델 (데이터 전처리, 모델 생성)

딥 러닝이란 무엇입니까? 딥 러닝은 인간의 두뇌에서 영감을 얻은 방식으로 데이터를 처리하도록 컴퓨터를 가르치는 인공 지능(AI) 방식입니다. 딥 러닝 모델은 그림, 텍스트, 사운드 및 기타 데이터의 복잡한 패턴을 인식하여 정확한 인사이트와 예측을 생성할 수 있습니다. 이미지를 설명하거나 사운드 파일을 텍스트로 변환하는 등 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 자동화하는 데 딥 러닝 방법을 사용할 수 있습니다. https://aws.amazon.com/ko/what-is/deep-learning/ 1. 라이브러리 정의 import tensorflow as tf from tensorflow import keras * 텐서플로우 import matplotlib.pyplot as plt * 시각화 import..
머신러닝 | 딥러닝 2024. 1. 3. 22:56
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