머신러닝

머신러닝이란? 결정 = 비교 + 선택 A와 B의 대소관계를 모르거나, 비교해야 할 특징이 너무 많을 때 결정을 내리는 일은 어려워진다. 이 일을 기계에 부여해서 스스로 결정하도록 할 수 없을까? > 머신러닝이란 우리의 두뇌가 가진 중요한 기능인 판단능력을 확장해서 우리

판다스(Pandas)를 파이썬에서 사용하는 데이터분석 라이브러리로, 행과 열로 이루어진 데이터 객체를 만들어 데이터를 분석 및 조작하기 위한 소프트웨어 라이브러리이다.이번 실습에서는 Jupyter Notebook을 이용하였다.순서는 다음과 같이 하였다.데이터를 불러온다

과거의 데이터를 준비한다.모델의 구조를 만든다.데이터로 모델을 학습(FIT)한다.모델을 이용한다.위 사진의 하늘색 부분은 몇번째 학습인지 알려주는 부분이고, 노란색 부분은 각 학습마다 걸린 시간, 연두색 부분은 각 학습이 끝날 때마다 얼마나 정답에 잘 맞추고 있는지 알

과거의 데이터를 준비한다.모델의 구조를 만든다.데이터로 모델을 학습(FIT)한다.모델을 이용한다.컴퓨터는 학습과정에서 입력되는 데이터를 보고 이 수식의 w들과 b값을 찾는다. 우리가 만든 이 모델은 뉴런 하나로 이루어져 있는데, 뉴런은 실제 두뇌세포의 이름이고, 인공신

1\. 과거의 데이터를 준비한다.2\. 모델의 구조를 만든다.3\. 데이터로 모델을 학습(FIT)한다.4\. 모델을 이용한다.다음과 같이 종속변수가 '양적데이터'일땐 '회귀'를 이용하고 '범주형데이터'일땐 '분류'를 이용한다.아이리스 데이터도 종속변수가 '범주형데이터'

퍼셉트론을 깊게 연결한 진짜 신경망, 딥러닝 모델을 만들어보자. Input Layer와 Output Layer 중간에 Hidden Layer를 추가하여 위와 같이 각각의 모델을 연속적으로 연결하여 하나의 거대한 신경망을 만든 것이 딥러닝, 즉 인공신경망이다. 이전 코드

CNN은 Convolutional Neural Network의 약자로, 필터링 기법을 인공 신경망에 적용하여 이미지를 분류하는 기법이다. 흑백 이미지는 2차원의 데이터로 되어있고, 0~255 사이의 값으로 되어있다. 칼라 이미지는 (32, 32) 2차원 숫자 집합이

constant - 플로우 그래프 그래프를 실행하기 위해서는 session을 시작해야한다. 그래프를 먼저 그리고, session을 통하여 실행시킨다. b를 없