DL 딥러닝 RNN-LSTM(56)
LSTM(Long Short-Term Memory):순환 신경망 의 한 유형으로, 시간적으로 멀리 떨어진 데이터 간의 장기 의존성 학습할 수 있는 능력이 특징LSTM의 핵심은 '셀 상태'(cell state)라는 내부 메커니즘을 통해 정보를 장기간 저장하고, 필요한 정
DL 딥러닝 simple RNN(54)
simple RNN(Recurrent Neural Network)시퀀스 데이터를 처리하기 위해 개발된 가장 기본적인 형태의 순환 신경망시퀀스 데이터를 처리하기 위해 개발된 가장 기본적인 형태의 순환 신경망Simple RNN은 자연어 처리(Natural Language
DL 딥러닝 CNN까지 다시 개념 익히기
인공지능: 기계가 사람의 행동을 모방하는 기술기계 학습: 기계가 일일이 코드로 명시하지 않은 동작을 데이터로부터 학습하여 실행할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 연구 분야딥러닝: 기계 학습의 한 분야인 인공 신경망에 기반하여, 많은 양의 데이터를 학습해 뛰어난 성능
DL 딥러닝 Mask man(44)
WithMask와 WithoutMask어떤 이미지들이 존재하는지 확인해보자데이터 프레임train_df = dataset\[dataset"where" =="Train"]test_df = dataset\[dataset"where"== 'Test']valid_df = dat
DL 딥러닝 mnist(42)순방향연산, 오차의 역전파
업로드중..업로드중..Cross-Entropy: 두 확률 분포 간 차이를 측정하는 데 사용되는 지표이다.딥러닝에서 분류 문제를 해결할떄 손실 함수로 자주 사용된다.크로스 엔트로피 값이 낮을수록 모델의 예측이 실제 레이블에 더 가까워진다는 것을 의미한다.즉 성능이 좋다는
DL 딥러닝 mnist(35),CNN
DL 딥러닝 기초 이론, blood fat,mnist (33,34)
텐서플로는 구글에서 만든 딥러닝 프로그램을 쉽게 구현할 수 있도록 다양한 기능을 제공해주는 라이브러리이다.Tensor: 벡터나 행렬을 의미Graph: 텐서가 흐르는 경로(혹은 공간)Tensor Flow: 텐서가 Graph를 통해 흐른다.텐서는 데이터를 저장하는 방법
ML (NLP 자연어)
NLP은 언어를 이해하고 처리하는 컴퓨터 프로그램을 개발하는 인공지능 분야개념텍스트 데이터 처리: NLP는 텍스트 데이터를 기본 단위로 취급토큰화(Tokenization): 텍스트 데이터를 분할하여 처리하는 과정텍스트 분류(Text Classification): NLP
ML(k Nearest Neighber), (GBM, XGBosst, LGBM )
최근접이웃(K Nearest Neighber):지도학스(Supervised Learning)의 일종으로, 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제에 사용되는 간단하면서도 강력한 알고리즘이다. 주로 패턴 인식, 데이터 마이닝, 추천 시스템 등
ML (Boosting Algorithm)
앙상블 기법Voging,Bagging,Boosting, voting과 bagging은 여러개의 분류기가 투표를 통해 최종 예측 결과를 결정하는 방식보팅과 배깅의 차이점은 보팅은 각각 다른 분류기, 배깅은 같은 분류기를 사용대표적인 배깅 방식이 랜덤 포레스트배킹과 부스팅
ML (앙상블 기법)
앙상블(Ensemble): 다양한 학습 알고리즘을 결합 하여 더 강력하고 안정적인 모델을 만드는 방법. 앙상블은 단일 모델보다 더 좋은 예측 성능을 달성하고 모델의 과적합을 줄인다. 분류(Classfication) 및 회귀(Regression)문제에서 사용된다.설명
ML (Logistic Regression 정밀도와 재현율 트레이드 오프)
정밀도(Precision): 모델이 양성 클래스로 예측한 샘플 중 실제로 양성 클래스에 속한 샘플의 비율을 나타낸다.재현율(Recall): 재현율은 실제로 양성 클래스에 속한 샘플 중 모델이 양성 클래스로 올바르게 예측한 샘플의 비율을 나타낸다.트레이드 오프: 정밀도와
ML (Logistic Regression) 1
로지스틱(Logistic Regression) 분류(Classification) 문제를 다루기 위한 통계적 기계 학습 알고리즘이며 분류(classification)알고리즘이다.주로 이진 분류(Binary Classification)문제를 다루며, 샘플을 구 개의 클래
ML (보스턴)
가격기준 히스토그램상관관계히트맵 (sns.heatmap(data=corr_mat, annot=True, cmap='bwr'))선형회귀
ML(Cost Fucntion)
Cost funtion, Loss function(손실함수) : 머신 러닝, 통계 모델에서 모델의 성능을 측정하고 모델을 최적화하는 데 사용 이 함수는 모델의 예측값과 실제 관측값 간의 차이를 측정하고, 이 차이를 최소화하는 방향으로 모델의 매개 변수(가중치 및 편향)
ML (Basic of Regression- 회귀)
지도학습 > 지도학습(Supervised Learning):입력 데이터와 해당 데이터에 대한 정답 또는 레이블(label)이 주어진 상태에서 모델을 학습시키는 방법 ex)스팸메일 종류 회귀(Reggression): 연속형 출력 변수 예측한다. 군집화(Clustering
ML (다항함수,지수함수)
시그모이드(Sigmoid) 그래프는 S 모양의 곡선 형태를 가지는 함수 그래프이다.주로 로지스틱 함수(Logistic function)라고 불리며 실수 입력을 받아0과 1사이의 출력 값 반환한다.1\. S 모양 곡선 시그모이드 함수의 그래프는 S 모양의 곡선으로, 입력