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kaggle에 대해 간단히 알아보고 kaggle에서 데이터를 받는 여러가지 방법에 대해 알아보자. 데이터를 제공해 주는 여러 사이트가 많다. 그 중 구글이 인수한 이후에 kaggle이 탄탄한 회사가 되고 있다고 말할 수 있다. www.kaggle.com/ Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community Kaggle is the world’s largest data science community with powerful tools and resources to help you achieve your data science goals. www.kaggle.com 위의 주소가 캐글이다. 캐글 안에서는 주어진 대회로 각자가 기획한 모델을 통해 점수를 받고 ..

> 데이터를 모델에 집어넣기 전에 데이터 사이즈를 맞춰줘야 한다. 기본적으로 tensorflow에서 제공하는 MNIST 예제를 통해 데이터 size를 변경하는 법을 알아보자. 1. 데이터 불러오기 데이터 사이즈 변경을 위한 블로그이기 때문에 코드만 간단히 적어보겠다. import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets mnist = datasets.mnist (train_x, train_y), (test_x, test_y) = mnist.load_data() print(train_x.shape) ''' (6000, 28, 28) ''' train_x.shape 로 결과 값을 보면, 6000개의 데이터가 (28, 28)로 가로 픽셀이 지정되어 있는..

모델구조 이해하기 텐서플로 2.0 버전에서 케라스를 이용해 모델을 구현하는 방법을 알아보자. 전반적인 자연어처리에 대해 알려면 아래의 블로그를 참고하자' han-py.tistory.com/281 구현 순서 전처리 => 모델만들기 => 학습하기 1.단계 전처리하기 컴퓨터는 한국어를 이해할 수 없습니다. 그래서 Deep learning을 하기 위해 한국어를 컴퓨터가 이해할 수 있게 Vector로 변환하는 과정이 필요합니다. 이를 우리는 전처리라고 하고, 입력값을 임베딩된 벡터로 변형한다라고도 합니다. 활용할 구조 : 심층 신경망(Deep Neural Network) 구조 구현할 모델 : 긍정/부정을 예측하는 감정 분석(Sentiment Analysis) 시작해 볼까요? 다음의 전처리 코드를 한 줄씩 이해해 ..

0. 들어가면서 우선 신경망에 대한 기초도 모른다면 아래의 블러그를 참고하고 다시오자. han-py.tistory.com/195 케라스의 전형적인 작업 흐름은 다음과 같다. 입력 텐서와 타깃 텐서로 이루어진 훈련 데이터를 정의하자. 입력과 타깃을 매핑하는 층으로 이루어진 모델(네트워크)를 정의하자. 손실 함수, 옵티마이저, 모니터링하기 위한 측정 지표를 선택하고 학습하자. 훈련 데이터에 대해 모델의 fit() 메서드를 반복적으로 호출하자. 1. 모델 정의방법 모델을 정의하는 방법은 두 가지로 Sequential 클래스와 함수형 API를 사용한다. Sequential 클래서 : 구조인 층을 순서대로 쌓아 올린 네트워크로 가장 자주 사용한다. 함수형 API : 비순환 유향 그래프로 완전하게 임의의 구조를 만..

0. logit, sigmoid, softmax 본격적인 솔실함수를 보기 전에 logit, sigmoid, softmax에 대해 알아보자. 0.1 sigmoid함수 sigmoid 함수는 인공신경망에서 ReLU가 등장하기 이전에활발하게 사용되었던 activation function(활성화함수)이고, hiddin 노드 바로 뒤에 부착된다. 클래스가 2개이다. Sigmoid 함수는 모든 실수 입력 값을 0보다 크고 1보다 작은 미분 가능한 수로 변환한다. 그리고 미분결과가 간결하고 쉬워 초기에 많이 사용되었다. 0.2 softmax함수 softmax함수는 인공신경망에서 출력된 K개의 클래스 구분 결과를 확률처럼 해석하도록 만들어준다. 따라서 보통은 output 노두 바로 뒤에 부착된다. 코드 사용 시, sig..

0.들어가면서 tensorflow를 처음 공부하면 tf.keras.layers.Dense가 무슨말인가 공식문서를 봐도 잘 모를 것이다. 그래서 간단히 설명해 볼까 한다. tf.keras.layers.Dense 이건 바로 신경망을 만드는 것이다. 1. 신경망 신경망은 위의 그림에서 처럼 input=> activation funtion(화살표) => Hidden(output이자 input) => activation function => Output 으로 된다. 식, y = f(Wx+b) f(): 활성화 함수 W: 가중치 x: input data y: output data 2. tf.keras.layers.Dense 신경망을 이해할 때 사용하는 모듈이 바로 tf.keras.layers.Dense이다. tf.k..

저는 파이썬을 조금 했고 처음시작하고 있습니다. 공식문서를 통해 공부하면서 처음보시는 분들도 이해할 수 있게 구글링을 통해 찾아가면서 코드를 하나씩 하나씩 풀이 해 놓겠습니다. 완벽하기 보다는 흐름따라서 쭉 읽으시면 됩니다. 참고 홈페이지는 https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/classification?hl=ko 첫 번째 신경망 훈련하기: 기초적인 분류 문제 | TensorFlow 코어 Note: 이 문서는 텐서플로 커뮤니티에서 번역했습니다. 커뮤니티 번역 활동의 특성상 정확한 번역과 최신 내용을 반영하기 위해 노력함에도 불구하고 공식 영문 문서의 내용과 일치하지 않을 수 www.tensorflow.org 이미지를 분류하는 신경망 모델에 대해 알아보자. 쭉 읽어보..

tensorflow를 시작하려한다. - 머신러닝과 딥러닝을 도와주는 라이브러리 - 머신러닝과 딥러닝을 도와주는 API 일단 TensorFlow 홈페이지에 들어가서, 나는 라즈베리파이 위에 올릴 Tensorflow 가 필요했는데, Iot 위에 올리는 TensorFlow Lite 가이드가 있어서 눌렀다. 여기서는 여러분의 시간은 중요하기 때문에 중요 개념만 넣어보았다. https://www.tensorflow.org/lite/guide?hl=ko TensorFlow Lite 가이드 TensorFlow Lite는 개발자가 휴대기기, 내장형 기기 및 IoT 기기에서 TensorFlow 모델을 실행할 수 있도록 지원하는 도구 모음입니다. 기기 내 지연 시간이 짧고 바이너리 크기가 작은 머신러닝 추론을 �� www..