파이썬 머신러닝

머신러닝 강의 2주차 논리회귀 이론과 이진 논리 회귀, 다항 논리 회귀 실습까지

비선형 데이터를 예측하는데 선형 회귀는 정확한 예측값을 가져다 주지 못함선형회귀를 여러 번 반복하는 시도를 하게 됨 -> 실패선형회귀 사이에 비선형의 레이어를 겹겹이 넣어 모델을 만듦 -> 성공! 💡 딥러닝은 선형회귀 사이에 비선형 레이어 층을 깊게 쌓는 모델딥러닝

뉴럴 네트워크(딥러닝)에 합성곱을 섞은 것일정한 크기의 필터가 존재하는데 입력 데이터 곱하기 필터를 해서 특수한 형태의 데이터 출력값을 만듦입력 데이터의 특정 부분을 필터 크기만큼 잘라 element wise 사용같은 위치에 있는 요소 끼리 곱하기곱한 수를 전부 더하기

CNN 이미지 분류 모델 학습. 될 때까지 삽질하면서 하잘 것 없는 트러블슈팅

학습데이터 x_train 이미지 10개를 출력하는 코드 작성하기One-hot Encoding 전의 y_train data shape, 후의 y_train data shape 출력하기실습한 모델의 구조를 출력하는 코드를 작성하기모델 학습할 때 저장된 history로 부터

내일배움캠프 사물인식 팀 프로젝트

2인 1조 시스템 & 서포팅 시스템개인에게 할당하는 것보다 도움이 됨혼자 하는 것보다 조금 더 도전적으로 움직임화면공유 하면서 같이 작업하기소스트리와 깃허브를 활용해서 스스로 메인에 병합하기, 팀원과 실시간 싱크하기애자일 프로세스스스로 로직 설계 해보는 시간(짧은 타