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Others/한여름 머신러닝4

8월 24일의 머신러닝 TensorFlow 1으로 돌아와서, (왜 굳이?) 딥러닝을 처음부터 끝까지 실습해본다. Iris 장난감 데이터로 해보자 첫 번째, 우선 에러 방지와 임포트 문 부터 적어준다. import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import tensorflow as tf tf.compat.v1.logging.set_verbosity(tf.compat.v1.logging.ERROR) %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 0.. 2021. 1. 25.

8월 21일의 머신러닝 강의 내용 띄엄띄엄, 이해가 가는 부분만 정리하고 있는 문서인데, 언제 한번 날을 잡고 몇날몇일 동안 총정리를 해야할 것 같다. 문제는 시간인데, 갑자기 해야할 일들이 엄청나게 늘어나서 이걸 어찌해야할지 모르겠다. 짬짬이 시간에 계속 해야지... 케라스 사용해서 뭐라도 하나 만들어보기 keras.io 를 들어가 보자 고수준 신경망 API ... 가슴이 웅장해진다Keras를 활용한 mnist 예제자 그러면 첫번째 예제 시작 (임포트는 알아서)Train, Validation, Test 3개 그룹으로 나누어 주기위해 우선 full 데이터를 만들어 준다. (X_train_full, y_train_full), (X_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()shape 과.. 2021. 1. 25.

8월 20일의 머신러닝 기분 좋은 8월 20일 공부 시작. 놓친 수업도 정말 많고, 정신 빼놓고 들은 적도 많다. 정리 언제 할까. 강사님은 본인 타자속도가 빠르다는걸 모르시나보다 적고 바로 페이지를 넘겨버리신다. Tensor Flow2파라미터의 개수가 많을 수록 연산량이 많다. 파라미터 수 N = W*X+b와 같다.아래 명령어를 통해서 모델의 구조를 그림으로 표현해 보자 keras.utils.plot_model(model, "my_fashion_mnist_model.png", show_shapes=True) 훨씬 보기 편-안 하다. model.layer 의 인덱스는 0,1,2,3 이다. 순서대로 이름은 flatten, dense, dense_1,dense_2 이다. 함수형 API hyper_parameter tuning우리가.. 2021. 1. 25.

8월 19일의 머신러닝 여전히 여러 기업들과 연구소에서는 인공지능 소스들이 TensorFlow 1 으로 작성되어 있다. 그래서 우리는 만일을 대비하여 TensorFlow 1에서부터 공부를 시작해야 한다. 케라스에서 작성한 코드와 비교해가면서 학습하면 도움이 된다. 많은 내용들이 함축되어있는 케라스를 공부할때는 미처 몰랐던 부분까지 직접 코드로 제어해보며, 머신러닝의 프로세스에 익숙해진다. 1. TensorFlow 1 example 실습 원 핫 인코딩 된 x 데이터# [털 , 날개] 잇으면 1 없으면 0 x_data = np.array( [ [0,0], [1,0], [1,1], [0,0],[0,0],[0,1]])원 핫 인코딩 된 y 데이터 y_data = np.array([ [1,0,0], [0,1,0], [0,0,1], [1,.. 2021. 1. 25.

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