반응형 [인공지능]19 카톡에서 ChatGPT 사용하기 ChatGPT 기반의 카카오톡 챗봇을 개발했다. 이름은 '궁구미' 동생이랑 둘이 하루만에 뚝딱했고, 디자인은 소중한 사람이 해줬다. https://pf.kakao.com/_pxoBtxj 궁구미 [ChatGPT] 꼬리가 두개인 구미호, 궁구미 pf.kakao.com 귀엽다. 2023. 4. 11. [TensorFlow] TIPS /HACKS 1. 변수(컬럼) 타입 확인 : - 데이터.dtypes 2. 변수를 범주형으로 변경 : - 데이터['컬럼명'].astype('category') 3. 변수를 수치형으로 변경 : - 데이터['컬럼명'].astype('int') - 데이터['컬럼명'].astype('float') 4. NA 값의 처리 : - NA 갯수 체크 : 데이터.isna().sum() - NA 값 채우기 : 데이터['컬럼명'].fillna(숫자값) - 숫자값 ex ) 평균값 = 데이터['컬럼명'].mean() + 대괄호 한번쓰던 두번쓰던 상관없더라. 둘은 기능적으로는 차이없으나 출력형식만 조금 다른 것 같음. -> 개별 칼럼을 선택할 때에는 대괄호를 한 번만 사용하면 되요. 두 번씩 사용한 부분은 여러 개의 칼럼을 동시에 선택하여 새로.. 2020. 12. 15. [TensorFlow] 신경망의 완성 : 히든레이어 & 실습 2, 3 재 구현 여태까지는 뉴런 하나로 만들어진 모델을 만들었었다. 퍼셉트론을 깊게 연결한 진짜 신경망, 딥러닝 모델을 만들어 보자. 여기서, 신경망을 깊게 만드려면 기존의 퍼셉트론을 여러개 사용하여 연결시킨다. 이렇게 h1 ~ h5 노드를 추가하여(히든 레이어를 구성) 5개의 퍼셉트론으로 만든다. + 이전에 종속변수가 2개 이상이 되면 뉴런도 2개로 늘어나는 것인지 궁금해했는데, 그것도 그냥 하나의 뉴런 코드이고, 이런 방식이 여러 뉴런이 동작하게끔 작동하는 인공신경'망'을 구성하는 것이다. 이렇게 히든 레이어를 통해 기존 모델의 각 퍼셉트론을 여러개로 확장시켜 모델을 확장하고, 확장한 각각의 모델을 연속적으로 연결하여 하나의 거대한 신경망인 딥러닝을 구현할 수 있다. 참고로 '여러 개의 모델로 분리한다' 는 표현은 .. 2020. 12. 15. [TensorFlow] 지도학습 전체과정 3 (Feat. 딥러닝) 이번 실습은 실습 1, 2의 '회귀' 방식과는 다른 '분류' 방식입니다. 회귀와 분류를 나누는 기준은 종속변수의 데이터 타입입니다. 종속변수가 양적 데이터이면 회귀, 범주형 데이터이면 분류 알고리즘을 사용합니다. 이렇게 문제의 종류에 맞게 알고리즘을 사용해야합니다. 범주형 데이터에 대한 모델을 구성하기 위해, 모형인 퍼셉트론과 수식(퍼셉트론 = 구조 모형, 수식도 맞는 말인 것 같음)을 구상하다 보면 종속변수 값이 범주형이기 때문에 식으로 구성하는 데에 어려움을 마주하게 된다. 범주형 데이터는 수식에 사용할 수 있는 형태로 바꿔줘야 한다. 모든 범주들을 컬럼으로 만들어준다. 모든 값을 0으로 설정한 상태에서, 데이터의 순서에 맞게 값을 0에서 1로 바꿔줘서 표의 값들이 0 또는 1의 값으로 구성되게끔 해.. 2020. 12. 15. 이전 1 2 3 4 5 다음 반응형
