TensorFlow 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 104일차 코딩학원 (신경망과 활성화함수) 6/21 공부 내용 정리 1. 신경망, 인공신경망은 뉴런 작용을 모방했다. - 신경망은 GPU처럼 병렬성(parallelism)이 뛰어나다. - 문자인식, 음성인식, 영상인식, 자연어 처리 등에 이용된다. 2. 결국 인공지능의 발명, 인공지능의 신경망 생성의 궁극적인 목표는 인간대신 학습하는 것임. 인간은 늘 한계를 뛰어넘고자 욕망함. 그 결과 선형구조만 분석할 수 있던 인공지능은 비선형구조도 분석할 수 있는 기술을 갖추게 됐다. 3. GPU의 개발, 기능향상으로 딥러닝 전성시대가 열렸다. GPU에는 여러가지 코어가 내장되어 있다. 이것은 동시에 여러 개의 간단한 계산을 수행해서 그래픽 속도를 높인다. NVidia는 2006년부터 프로그래머들이 gpu를 사용하여 쉽게 코딩할 수 있도록 CUDA라고 불리는.. 더보기 102일차 코딩학원 (Deep Learning) 6/19 공부 내용 정리 1. 게시판 시퀀스 다이어그램, 유즈케이스 다이어그램 그리기. 2. DL 학습. Deep Learning은 뇌를 참고해서 설계했다. 신경 세포를 이진 출력을 내는 간단한 논리 회로로 표현한다. 3. TensorFlow는 초기 머신 러닝에서 발전한 이러한 개념과 알고리즘을 기반으로 한 머신 러닝 및 딥러닝 라이브러리다. TensorFlow는 인공 신경망을 구축하고 학습시키기 위한 강력한 도구와 API를 제공합니다. 텐서플로우를 사용하면 복잡한 수학적 계산과 신경망의 구성, 가중치 최적화 등을 쉽게 처리할 수 있다. 따라서 TensorFlow는 머신 러닝과 딥러닝 모델을 개발하고 효율적으로 학습시키기 위한 필수적인 도구로 인정받고 있다. 4. 이해가 잘 안되는 점 : 어떤 방식으로 .. 더보기 94일차 코딩학원 6/7 공부내용정리 선형회귀분석의 예시 : 신규 고객의 소득 예측, 신규 고객의 신용등급 분류. https://io.google/2023/intl/ko/ AI 공부시 자주 들어가서 확인할 것. TensorFlow는 머신러닝을 위한 엔드투엔드 오픈소스 플랫폼이다. 구글이 만들었다. 파이토치도 급부상 중이다. Siri도 머신러닝의 예다. 엔비디아의 행보에 관심을 가져보자. AI 관련 가장 Hot한 기업이다. Google Colab으로 GPU를 체크해보자. 1차원이나 2차원 데이터를 처리하는 경우에도 TensorFlow를 사용할 수 있지만, 텐서플로우의 주요 장점은 고차원 데이터와 복잡한 연산을 다룰 때 더욱 두드러진다. 특히 딥러닝 모델과 같이 매우 복잡한 구조와 대량의 데이터를 다루는 경우에 TensorF.. 더보기 93일차 코딩학원(A.I.에 대해서) 6/5 공부 내용 정리 AI(Artificial Intelligence)에 관한 뉴스 : AI 탑제한 드론이 지휘관을 공격하다. 인간의 지적능력(학습능력, 인지능력, 언어능력)을 컴퓨터 시스템으로 구현해 내는 과학 분야. 인간과 유사한 지능적인 기능을 갖추고 있는 컴퓨터 시스템을 말한다. 1956년, 존 메카시가 인공지능(AI) 용어를 처음 사용했음. 1년 후 프랭크 로젠블렛이라는 신경과학자가 '퍼셉트론'이라는 최초의 신경망 모델 발표. 1969년 - 마빈 민스키, 시모머 페퍼트가 'Perceptron' 책 발행 - 단일 계층 신경망의 한계 지적 (1차 AI Winter) 1980년 - 신경망에 대한 연구 재개됨 - 침체기 (2차 AI Winter) 1986년 - 제프리 힌턴 교수가 XOR문제의 해결책을.. 더보기 이전 1 다음
