전체 글 썸네일형 리스트형 텐서플로(tensorflow)를 이용한 인공신경망 구현 # 텐서플로를 이용한 인공신경망 구현 import tensorflow as tf # MNIST data set 로드하기 ''' MNIST 데이터 셋 - 손으로 쓴 글씨 (0~9까지)의 이미지 - 훈련 데이터와 테스트 데이터를 반환 - 각각 입력 이미지와 해당 이미지의 레이블로 구성됨 ''' (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() # 이미지 데이터를 float32로 변경하기 ''' astype()함수 사용해서 이미지 데이터 자료형 변경 => 신경망 모델의 입력으로 사용하기 위함 ''' x_train, x_test = x_train.astype('float32'), x_test.astype('float32') # .. 더보기 108일차 코딩학원 (Tensorflow, @tf.function) 6/27 공부 내용 정리 1. Java, Python, Kotlin은 배우고 익혀야 한다. 인공지능은 blue Ocean이다. 앞으로 많이 다루게 될 것! 2. 텐서플로(Tensorflow) : 1) 텐서(Tensor) - 행렬로 표현할 수 있는 2차원 형태의 배열을 높은 차원으로 확장한 다차원 배열 2) 텐서플로의 계산은 데이터 흐름 그래프(dataflow graph)로 이루어짐 3) 데이터들이 딥러닝 모델을 구성하는 연산들의 그래프를 따라 연산이 일어나기 때문에 텐서플로라는 이름이 붙음 4) 기능 - 사전학습 모델 제공 - 고수준(High-level) API 제공 - 텐서보드 및 keras와 같은 추상화 라이브러리 제공 한마디로 구글에서 기계학습 분야를 일반인들도 사용하기 쉽도록 다양한 기능들을 무료.. 더보기 107일차 코딩학원 6/26 공부 내용 정리 1. 인공신경망은 다층 퍼셉트론으로 이루어져 있으며 은닉층이 많다. black box이론. 인공신경망을 이용하여 컴퓨터는 인간처럼 미래를 예측하는 기능을 수행하고 답을 내놓는다. 이 과정은 데이터기반으로 수행된다. 2. 노드와 에지가 뭘까? - 노드(Node)는 그래프에서 데이터를 나타내는 개별적인 요소 - 에지(Edge)는 노드들 간의 관계를 나타내는 링크나 연결선 3. Relu함수? 내 생각에 Relu 함수는 뉴런의 수초 같은 느낌이다. 수초는 절연체다. 뉴런이 수초가 있으면 도약 전도를 하기 때문에 신경 전달 속도가 빠르다. ReLU 함수는 입력이 0보다 크면 그대로 반환하고, 0 이하인 경우에는 0으로 변환하는 간단한 함수다. 즉, 음수 입력에 대해 비선형성을 가지지 않고.. 더보기 아이콘 무료 사이트 추천 : flaticon 아이콘 이미지가 필요한 경우 개인프로젝트로 자기소개 웹페이지를 만들고 있습니다. 세세하게 보니 수정할 게 많더라고요. 특히 사용자의 입장에서 보기 좋게 디자인을 설정하는 것이 필요했습니다. '네이버 블로그' 라는 텍스트에 링크를 거는 것보다 네이버 블로그 아이콘을 등록해두면 더 보기 좋고 가독성이 있죠. 티스토리 블로그도 마찬가지고요. 포트폴리오에 Spring, Javascript, Python에 해당하는 아이콘 이미지를 넣어두면 이해하기가 쉬워요. 기존에는 font awesome에 들어가서 링크를 복사해왔는데 무료로 사용하다보니 종류가 제한적이었어요. 그래서 더 나은 아이콘 이미지 사이트를 찾아봤습니다. flaticon(플래티콘) flaticon이라는 사이트입니다. font awesome보다 종류가 많.. 더보기 활성(Activation)함수 그래프 그리기. (106일차 코딩학원) 활성 함수를 그리는 파이썬 프로그램 작성하기 요구사항 파악 : 1x4의 step, logistic sigmoid, tanh(hyperbolic tangent), ReLU and softplus 활성 함수를 그리는 프로그램을 만들어야 한다. 격자 간격, 그래프 선 색깔, 격자무늬를 설정해야 한다. 오타 나지 않게 조심. 파이썬 코드 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Step 함수 def step(x): return np.where(x >= 0, 1, -1) # Sigmoid 함수 def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) # Tanh 함수 def tanh(x): return np.tanh(x) # ReLU 함수.. 더보기 게시판 시퀀스 다이어그램, 유즈케이스 다이어그램 PlantUML로 만들기 PlantUML로 시퀀스 다이어그램, 유즈케이스 다이어그램을 그려보자 PlantUML은 텍스트 기반의 다이어그램 작성 도구로, UML(Unified Modeling Language)을 포함한 다양한 다이어그램을 생성할 수 있는 오픈 소스 도구다. PlantUML은 간단한 텍스트 기반의 문법을 사용하여 다이어그램을 정의하고, 해당 정의를 기반으로 그래픽 다이어그램을 자동으로 생성한다.PlantUML을 이용하여 빠르고 쉽게 다이어그램을 작성할 수 있다. 시퀀스 다이어그램 코드 1. 게시글 작성 @startuml !theme minty participant User as U participant "Web" as W participant "Controller" as C participant "DB" as D t.. 더보기 [파이썬] 피마 인디언 당뇨병 데이터셋 분석 및 학습하기 피마 인디언 당뇨병 데이터셋 피마 인디언의 당뇨병 데이터셋을 이용하여 당뇨병과 상관이 있는 지표를 알아보자. 코드와 그래프 ''' 피마 인디언 대상 당뇨병 여부 측정 데이터셋 1) 피마 인디언 데이터 - 샘플 수 : 768개 - 속성 (8개) - pregnant (과거 임신 횟수) - plasma (공복 혈당 농도) - pressure (혈압) - thickness (심두근 피부 주름 두께) - insulin (혈청 인슐린) - bmi (체질량 지수) - pedigree (당뇨병 가족력) - age - 독립 변수 - diabetes (당뇨 1 , 정상 0) ''' import os import pandas import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd imp.. 더보기 105일차 코딩학원 (시각화의 중요성) 6/22 공부 내용 정리 1. 내일이 마지막 능력단위평가다. 힘내자. 2. 훈련 모델을 구성하는 메서드는 다음과 같다. * 옵티마이저 : 학습을 수행하는 최적화 알고리즘. * metrics - 어떤 것을 기준으로 성능을 체크할 것인지 정의함 - accuracy : 정확도를 기준으로 모델의 성능을 평가함 * 손실함수 : 신경망의 출력과 정답 레이블 간의 차이를 측정하는 함수 * sparse_categorical_crossentropy - 모델이 어떤 문제를 어떤 카테고리로 분류 했는지 확인할 수 있음 model.compile(optimizer="adam", metrics=["accuracy"], loss="sparse_categorical_crossentropy") 3. 훈련 모델을 구성하고 fit() 메.. 더보기 이전 1 ··· 21 22 23 24 25 26 27 ··· 59 다음
