AI 공부

인공지능의 역사에 대한 포스팅

제 2장 딥러닝의 핵심 미리보기

가장 훌륭한 예측선에 대해 알아보자

인공지능 수학

선형 회귀 모델

텐서플로 -> 선형 회귀

퍼셉트론의 특징과 뉴런과의 차이퍼

XOR 문제, MLP, XOR문제 MLP로 해결

backpropagation은 인공신경망에서 가중치(weight)를 업데이트하는 방법 중 하나입니다. 신경망은 입력(input)과 출력(output) 사이의 관계를 학습하여 새로운 입력에 대한 적절한 출력을 예측하도록 합니다. 이를 위해서는 가중치를 조정하여 원하는 출력을 만들어내는데, 이 과정에서 backpropagation 알고리즘이 사용됩니다. 동작...

첼리저 데이터 분석해서 승부 예측하기

히트 맵(heat map)은 열을 뜻하는 히트(heat)와 지도를 뜻하는 맵(map)을 결합시킨 단어로, 색상으로 표현할 수 있는 다양한 정보를 일정한 이미지 위에 열분포 형태의 비주얼한 그래픽으로 출력하는 것이 특징이다.위 그림에서 가장 눈여겨보아야 할 부분은 당뇨병

Epoch 1/100154/154 ============================== - 2s 2ms/step - loss: 1.7955 -accuracy: 0.5430... (중략) ...Epoch 100/100154/154 =====================

1. Iris 시각화 2. 원핫인코딩 여러 개의 값으로 된 문자열을 0과 1로만 이루어진 형태로 만들어 주는 과정을 원-핫 인코딩(one-hot encoding)이라고 합니다. 원-핫 인코딩은 판다스가 제공하는 get_dummies() 함수를 사용하면 간단하게 해낼

Train set은 모델을 학습시키는 데 사용되는 데이터 세트이고, Test set은 학습된 모델을 평가하기 위해 사용되는 데이터 세트입니다. 일반적으로 전체 데이터를 학습에 사용하지 않고 일부를 테스트에 사용하는 이유는 모델이 학습 데이터에 과적합(overfittin

k겹 교차 검증이란 데이터셋을 여러 개로 나누어 하나씩 테스트셋으로 사용하고 나머지를 모두 합해서 학습셋으로 사용하는 방법입니다. 이렇게 하면 가지고 있는 데이터의 100%를 학습셋으로 사용할 수 있고, 또 동시에 테스트셋으로도 사용할 수 있습니다. 예를 들어 5겹 교

딥러닝에서는 일반적으로 데이터를 훈련, 검증, 테스트 세트로 나눠 사용합니다.훈련 데이터셋(Training dataset): 모델을 학습시키는 데 사용하는 데이터셋검증 데이터셋(Validation dataset): 모델을 학습시키는 동안 하이퍼파라미터 조정 등에 사용하

이미지 종류에는 일반적으로 두 가지가 있습니다.True color 이미지 : 빨강, 초록, 파랑(RGB)을 조합하여 모든 색상을 표현하는 이미지입니다. 이러한 이미지는 각각의 픽셀이 세 가지 색상 채널의 강도를 가지고 있으며, 이를 결합하여 이미지가 표현됩니다. 대부분