deep learning(DL) 기초 및 응용

딥러닝에서 이용하는 라이브러리 설치아나콘다 프롬프트열기내가 설치할 가상환경으로 이동=> conda activate 가상환경이름pip install tensorflow ⇒ 실행하는 가상환경마다 설치해야한다.cd 사용하는 폴더경로jupyter notebook하면 이제 학습

신경망 구성요소노드/뉴런은 유닛이라고도 할 수 있다.활성 함수 (Activation Function)활성화 함수(Activation function)은 인공 신경망에서 뉴런의 출력을 결정하는 함수이다.신경망의 각 층에서 입력 값을 받아 출력 값을 계산할 때 활성화 함수

tenserflow에서는 딥러밍 모델에 적용하기 전에 파이프라인을 만들 수 있도록 tf.data모듈을 제공한다.모델 학습/평가를 위한 데이터셋을 제공(feeding)하기 위한 모듈이다.raw dataset 에서 입력을 위한 전처리, 배치 크키, shuffling등을 한

CNN - 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network)주로 컴퓨터 비전(이미지, 동영상관련 처리)에서 사용되는 딥러닝 모델로 convolution레이어를 이용해 데이터의 특징을 추출하는 전처리 작업을 포함시킨 신경망(Neural Network)

CNN의 결과는 3차원이다. → 이 결과를 Dense Layer는 1차원을 받기 때문에 이전에는 Flatten Layer를 사용하여 1차원으로 변경하였다. → 이제는 Flatten 대신 GlobalAverage를 사용할 것이다.각 Channel 별 평균값을 모아서 1

CNN 기반의 주요 모델들과 그 모델에 쓰인 주요 기법VGGNetResNetMobilenetVGGNet(VGG16)16개의 Layer을 사용한 것이다.복잡한 데이터에서 특성을 많이 뽑아내기 위해 Layer을 쌓는 것은 좋은데 임계점을 넘어가면 성능이 오히려 떨어진다.3

recurrent: 되풀이되는, 반복되는Sequence Data(순차데이터) 분석을 위한 모형Sequence Data(순차데이터)신경망은 순차적인 데이터, 즉 시퀀스 데이터를 처리하는 데 특화되어 있다.RNN은 시계열 데이터를 처리하는 데 특화된 모델이다.시계열 데이터