https://opentutorials.org/module/5268/29784 오리엔테이션 - Tensorflow 102 - 이미지 분류(CNN) 수업소개 텐서플로우 102 수업에서 다루고 배우는 것이 무엇인지 소개하고, 이미지를 학습시키는 딥러닝 모델을 만든다는 건 어떤 의미가 있는지를 확인합니다. 강의 영상의 Tensorflow 101 링 opentutorials.org 2강 데이터와 차원 차원 표의 열 (칼럼) : 칼럼의 숫자가 N 개 = 각 데이터는 N차원 공간의 한 점으로 표시 가능 관측치 = N차원 공간의 한 점 변수의 개수 = 공간의 차원수 포함 관계 : 배열의 깊이 = 차원수 라고 하는 경우도 있음. 이미지 파일 하나가 데이터의 관점에서는 관측치 하나. 여러 차원의 형태로 구성되어 있는 데..
https://opentutorials.org/course/4570/29242 부록2: 모델을 위한 팁 - 생활코딩 수업소개 BatchNormalization layer를 사용하여 보다 학습이 잘되는 모델을 만들어 봅니다. 강의 소스코드 colab | backend.ai 보스턴 집값 예측 ########################### # 라이브러리 사용 import tensorflow as opentutorials.org 21강 부록2: 모델을 위한 팁 학습이 잘 되는 모델 사용할 레이어 tk.keras.layers.BatchNormalization() tk.keras.layers.Activation('swish') 보스턴 집값 예측 # 2. 모델의 구조를 만듭니다 X = tf.keras.layers..
https://opentutorials.org/course/4570/28989 부록1: 데이터를 위한 팁 - 생활코딩 수업소개 데이터 타입의 문제와 NA값의 문제를 해결하는 데이터 전처리 방법을 배웁니다. 강의 소스코드 colab | backend.ai ########################### # 라이브러리 사용 import pandas as pd ################### opentutorials.org 20강 데이터를 위한 팁 변수(칼럼) 타입 확인 : 데이터.dtypes 변수를 범주형으로 변경: 데이터['칼럼명'].astype('category') 변수를 수치형으로 변경: 데이터['칼럼명'].astype('int') 데이터['칼럼명'].astype('float') NA 값의 처리 ..
https://www.acmicpc.net/problem/14891 14891번: 톱니바퀴 첫째 줄에 1번 톱니바퀴의 상태, 둘째 줄에 2번 톱니바퀴의 상태, 셋째 줄에 3번 톱니바퀴의 상태, 넷째 줄에 4번 톱니바퀴의 상태가 주어진다. 상태는 8개의 정수로 이루어져 있고, 12시방향부터 www.acmicpc.net 문제의 설명대로 말 그대로 "구현"하는 문제였다. 다만 문제의 조건을 이해하는 게 어려웠는데, 톱니바퀴가 회전 된 후의 상태로 비교하는 게 아니라 회전하기 전 상태를 기준으로 비교하는 것이라서 먼저 회전을 시키면.. 다음 번 톱니바퀴가 도는지 안도는지 확인할 때 어려움이 있었다. 톱니바퀴를 회전시킨다는 점에서 큐를 사용해야 한다는 것과, 재귀를 사용해야겠다는 아이디어가 떠올라 구현을 일단 해..
https://opentutorials.org/course/4570/28987 세번째 딥러닝 - 아이리스 품종 분류 - 생활코딩 수업소개 아이리스 품종을 분류하는 딥러닝 모델을 텐서플로우를 이용하여 만들어 보고, 분류모델과 회귀모델의 차이점을 이해합니다. 범주형 변수의 처리 방법인 원핫인코딩을 해야하는 이유 opentutorials.org 14강 아이리스 품종 분류 아이리스 꽃 데이터 종속변수가 수치형 변수가 아닌 범주형 데이터(품종) 종속 변수가 양적 데이터인 경우 -> 회귀(regression) 알고리즘 사용 종속 변수가 범주형 데이터인 경우 -> 분류(classificatior) 알고리즘 사용 분류 모델 코드 # 1.과거의 데이터를 준비합니다. 아이리스 = pd.read_csv('iris.csv')..
https://opentutorials.org/course/4570/28977 학습의 실제 - 생활코딩 수업소개 딥러닝 워크북에서 손으로 모델을 학습시켜 보며 딥러닝이 학습하는 원리를 배웁니다. 강의 "파일" > "사본 만들기"를 하시면 직접 해볼 수 있습니다. "파일" > "사본 만들기"를 하시 opentutorials.org Tensorflow 101 - 13강 학습의 실제 딥러닝이 데이터를 가지고 스스로 학습하는 것 == "수식을 만들어놓고 종속변수에 값을 가장 근접하게 맞추도록 가중치를 찾는 것" 수식의 가중치들을 찾아가는 과정을 워크북 통해 실습 loss = mse 값(mean square error): (예측-판매량)^2의 평균 미분을 통해 w가 어떤 방향으로 가야 loss값을 작게 만들 수 ..
https://opentutorials.org/course/4570/28976 두번째 딥러닝 - 보스턴 집값 예측 - 생활코딩 수업소개 보스턴 집값을 예측하는 딥러닝 모델을 텐서플로우를 이용하여 만들어 보고, 모델을 구성하는 퍼셉트론에 대해 이해합니다. 강의 수식과 퍼셉트론 실습 소스코드 colab | backend. opentutorials.org 10강 보스턴 집값 예측 Boston Housing Price 1978년도 미국 보스턴 주, 506개의 타운들의 집값 데이터 각각의 행 하나는 타운 하나, 열은 각 타운의 특성들을 의미 종속변수 MEDV: 해당 타운에 있는 주택들 가격의 중앙값(종속변수) 전체 집단의 수치와 비교하여 상이하게 높거나 낮아서 평균의 대표성을 무너뜨리는 이상한 값을 이상치라고 한..
https://opentutorials.org/course/4570/28974 첫번째 딥러닝 - 레모네이드 판매 예측 - 생활코딩 수업소개 레모네이드 판매량을 예측하는 딥러닝 모델을 텐서플로우를 이용하여 만들어 봅니다. 강의 손실의 의미 실습 소스코드 colab | backend.ai ########################### # 라이브러리 사용 i opentutorials.org 7강 레모네이드 판매 예측 지도학습의 과정 과거의 데이터를 준비 레모네이드 = pd.read_csv('lemonade.csv') 독립 = 레모네이드[['온도']] 종속 = 레모네이드[['판매량']] print(독립.shape, 종속.shape) 모델의 구조 만들기 --> 이 코드가 핵심 X = tf.keras.layer..
https://opentutorials.org/course/4570 Tensorflow (python) - 생활코딩 수업소개 이 수업은 코드로 딥러닝을 구현해보는 딥러닝 기초 수업입니다. 텐서플로우를 이용하여 가장 간단한 형태의 텐서플로우 딥러닝 모델을 작성합니다. 무엇을 넣을까가 아니라, 무엇 opentutorials.org 5. 표를 다루는 도구 '판다스' 표에서의 변수 관측치에 따라 값이 변하는 것 ==> Column 프로그래밍에서 말하는 변수와 관점에서 미묘한 차이가 있으니 잘 구분해야 함. 독립변수: 원인이 되는 변수 종속변수: 결과가 되는 변수 지도학습은 독립변수와 종속변수를 구분하는 것에서 시작! pandas : 표를 다루는 데 유용한 기능 제공해주는 라이브러리 6. 표를 다루는 도구 '판다..
