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파이썬14

[모두의 딥러닝] #12장: 다중 분류 문제 해결하기 앞의 11장에서는 1과 0으로 나타낼 수 있는 이중 분류를 통해 데이터 분석을 진행했다. 하지만, 참과 거짓으로 모든 데이터를 정의내릴 수 없다. 그러므로 class가 3개 이상이 되는(ex. 노란색, 파란색, 초록색) 다중 분류 문제를 원-핫 인코딩법 그리고 소프트맥스를 적용해 해결해보는 법을 공부했다. 총 두 가지 실습을 진행했다. 1) 아이리스 꽃 분류 In [4]: # 라이브러리 설치 from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense from sklearn.preprocessing import LabelEncoder In [5]: import pandas as pd import seabor.. 2022. 1. 25.
[모두의 딥러닝] #11장: 데이터 다루기 앞써 모델 설계하기에 대해 공부했다. 하지만 모델이 존재해도, 적용할 데이터의 가공이 잘 되어있지 않으면 무용지물이 된다. 그러므로 데이터를 이쁘게 목적에 맞게끔!! 다루는 법을 배우는 것이 무엇보다 중요하다. 이번 시간에는 어떤 데이터가 좋은 데이터이며, 목적에 맞추어 데이터를 가공하고 모델을 적용해 예측 결과를 나타내어, 최종적으로 어떻게 시각화 할 수 있는지에 대해 공부해 보았다. 11장 실습 코드) https://github.com/emilyjiminroh/2022_ai_winter_study/blob/main/chapter_11/ch11_Pima_Indian.ipynb GitHub - emilyjiminroh/2022_ai_winter_study: 모두의 딥러닝 교재를 바탕으로 AI Study .. 2022. 1. 25.
[모두의 딥러닝] #10장: 모델 설계하기 본격적인 딥러닝 모델 설계하기의 첫 걸음이다. tensorflow의 keras를 통해 모델을 설계하는 방법을 공부했다. 딥러닝 구조를 짜고, 층을 설정하고, 컴파일하는 방법, 또 실행하여 정확도를 출력하여 모델이 잘 구축되었는지 확인하며, 실습을 통해 더 알차게 공부할 수 있었다. 실습 코드) 폐암 수술 환자의 생존율 예측하기 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 7.. 2022. 1. 25.
[모두의 딥러닝] #7장: XOR 문제의 극복, 다층 퍼셉트론 앞써 6장에서 우리는 하나로 이루어진 퍼셉트론의 한계점, XOR문제를 살펴보았다. 이 문제를 해결하기 위해 많은 공학자들이 많은 시간 오랜 고민, 일명 인공지능 암흑기를 겪었다고 전해진다. 과연 공학자들은 이 문제를 어떻게 해결할 수 있었을까? 이번엔 그 해결법인 다층 퍼셉트론의 등장 배경과 더불어 기본 설계와 구성에 대해 공부해보았다. XOR 문제 해결하기 실습 코드) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 다층 퍼셉트론으로 XOR 문제 해결하기 (By. 은닉층) import numpy as np # 가중치(w)와 바이어스(b) w11 = np.array(.. 2022. 1. 22.
[모두의 딥러닝] #6장: 가장 작은 인공신경망 단위, 퍼셉트론 지금까지 인공신경망 구축의 기본적인 원리를 이해 하고, 인공신경망 구축을 위한 튼튼한 기초를 잡아왔다. 이제 본격적으로 인공신경망을 뜯어볼 것이다! 우선 인공신경망의 가장 작은 단위인 퍼셉트론의 개요를 알고 어떠한 한계점을 갖고, 어떻게 해결해 나갔는지에 대해 공부해보려고 한다. 이번 스터디 내용중 가장 신기했던 것은 결국 인공신경망은 인간의 뉴런을 표본으로 구축되었다는 점이었다. 이 호기심은 더 나아가 세상 수많은 인간들이 어떻게 각기 다른 생각을 하며 다른 결론에 도달하는지에 대해 생각해보게 되었다. 2022. 1. 22.
[모두의 딥러닝] #5장: 참 거짓 판단 장치, 로지스틱 회귀 Logistic_regression 실습 코드) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 공부 시간 x와 합격 여부 y의 리스트 만들기 (1: 합격, 0: 불합격) data = [[2,0],[4,0],[6,0],[8,1],[10,1],[12,1],[14,1]] x_data = [i[0] for i in data] y_data = [i[1] for i in data] # 그래프로 나타내기 plt... 2022. 1. 19.

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