반응형 [인공지능]19 [TensorFlow] 딥러닝 학습원리 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 W, B값을 변화해줌에 따라 loss 값의 변화를 토대로 W, B 값을 재조정하는 작업을 반복하여 결과적으로 근접한 예측값을 도출시키는 모델을 만들어 나간다. 2020. 12. 15. [TensorFlow] 지도학습 전체과정 2 (Feat. 딥러닝) 보스턴 집값 예측( 독립변수 : 종속변수 = 13 : 1 )코드를 다 구현하기 전에, 2단계인 모델의 구조를 만드는 코드에 대해서 자세히 알아보자. 2번째 줄은 13개의 입력으로부터 1개의 출력을 만드는 구조(위 수식)를 만드는 것이다. X와 Y에 대한 값들을 통해 y = w1x1 + w2x2 + ... + w13x13 + b 의 수식을 만들게 되고, 이후 학습 과정은 입력되는 데이터들을 통해 이 수식의 w값들과 b값을 찾아내는 과정이다. + 이 때, 위 그림의 오른쪽 모형과 수식을 퍼셉트론이라고 하며, 각 w들을 가중치(weight)라고 하고, b(bias)를 편향이라고 한다 위 경우는 독립변수와 종속변수가 13 : 1인데, 12 : 2인 경우도 살펴보자. 하나의 결과를 만드는 데에는 수식 하나가 필요.. 2020. 12. 15. [TensorFlow] 지도학습 전체과정 (Feat. 딥러닝) 아래는 지도학습에서 모델을 만들고 이용하는 전체 과정이며, 코드예시는 딥러닝 알고리즘 사용 기반이다. 1. 과거의 데이터를 준비합니다. ( 독립변수와 종속변수를 분리해서 데이터를 준비하는 과정. 독립변수가 몇개인지 종속변수가 몇개인지 살피는 것이 중요-> 다음 과정에서 독립변수/종속변수의 갯수를 맞춰서 모델을 만들어야하기때문) 레모네이드 = pd.read_csv('lemonade.csv') 독립 = 레모네이드[['온도']] 종속 = 레모네이드[['판매량']] print(독립.shape, 종속.shape) 2. 모델의 구조를 만듭니다. ( 모델을 만듦 ) X = tf.keras.layers.Input(shape=[1]) # 1 = 독립변수의 갯수 Y = tf.keras.layers.Dense(1)(X) #.. 2020. 12. 15. [TensorFlow] 표를 다루는 도구, 판다스 사용 예시 사용 방법 파일 읽기 : pd.read_csv('/경로/파일명.csv') 모양 확인 : print(데이터.shape) 칼럼 선택 : 데이터[['칼럼명1', '칼럼명2', '칼럼명3']] 칼럼명 출력 : print(데이터.columns) 맨 위 5개 관측치 출력 : 데이터.head() 지도학습 문제를 풀기 위해서 우선 데이터를 읽어들여서, 독립변수 / 종속변수를 분리해야한다. 그 과정과 간단한 사용방법들이 아래에 있다. # 라이브러리 사용 import pandas as pd --- # 파일로부터 데이터 읽어오기 파일경로 = 'https://raw.githubusercontent.com/blackdew/tensorflow1/master/csv/lemonade.csv' 레모네이드 = pd.read_.. 2020. 12. 15. 이전 1 2 3 4 5 다음 반응형
