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[AI 도전기 12일차] Tensorflow 2 기초 맛보기

드디어 딥러닝 라이브러리 텐서플로우 실습하는 날 !! 🤩 앞선 강의에서 배웠던대로 Colab 에서 실습해보쟈 >.^ 🍿 Tensorflow 강의 🍿 🤚 Tensorflow 가 설치되어 있지 않다면? (Colab 실습이면 할 필요 없다!) https://codingapple.com/unit/tensorflow-2-setting-up-mac-window/?id=4205 Tensorflow 2 개발환경 셋팅 (윈도우/맥/GPU) - 코딩애플 온라인 강좌 텐서플로우는 딥러닝을 매우 쉽게 구현할 수 있게 도와주는 구글 개발자들이 만든 파이썬 라이브러리입니다. 직접 텐서를 하나하나 연결해서 신경망을 구성할 수도 있고 귀찮으면 Keras 라는 하 codingapple.com ✨ 기본 텐서 만들기 · 텐서는 숫자, 리..

AI 2024.04.09

[AI 도전기 11일차] 혼공머신 강의 수강 후 내 프로젝트 중간 점검

🎦 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 [완결] 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 강의 동영상 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝: https://tensorflow.blog/hg-mldl 깃허브: https://github.com/rickiepark/hg-mldl 유튜브: http://bit.ly/hg-mldl-youtube www.youtube.com 나의 프로젝트 구하고자 하는 타깃이 정해져 있다 ➡️ 지도 학습 예측하는 결과값이 문자열이다 ➡️ 분류 알고리즘 1장부터 5장까지 수강한 결과 내가 하고자 하는 머신 러닝이 문자열 정답이 정해져있는 지도 학습이라는 것을 알았다. 선택과 집중을 위해,, 6장 비지도 학습부터는 듣지 않으려 했는데 왠지 뒤에 딥러닝 학습을 들어야 할 ..

AI 2024.04.08

[AI 도전기 10일차] 훈련 세트 & 테스트 세트 & 검증 세트로 교차 검증하기

이전 강의에서까지 훈련 세트와 테스트 세트로 나눴던 방식은 이해를 돕기 위해서 란다 .. !! 사실은 3개로 나눠 교차 검증을 하는 방식이 바람직한 것이었다 💡! https://www.youtube.com/watch?v=ZaIKUvHquEQ&list=PLJN246lAkhQjoU0C4v8FgtbjOIXxSs_4Q&index=12 12강. 교차 검증과 그리드 서치 💡 검증 세트 도입하기 - 훈련 세트 : 테스트 세트 튜닝 - 테스트 세트 : 서비스 성능 예측 - 검증 세트 : 매개변수 튜닝 1. 훈련 세트로 모델 구현 2. 검증 세트로 튜닝 : best parameter 탐색 3. 훈련 & 검증 세트 → 최종 모델 훈련 4. 테스트 세트로 정확성 테스트 💡 교차 검증하는 방법 - cross_validate ..

AI 2024.04.06

[AI 도전기 9일차] 결정 트리에서의 이진 분류에 대해 알아보자 !

와인 예제를 이용해 결정 트리를 알아보자 🍷 https://www.youtube.com/watch?v=tOzxDGp8rsg&list=PLJN246lAkhQjoU0C4v8FgtbjOIXxSs_4Q&index=11 11강. 로지스틱 회귀로 와인 분류하기 & 결정 트리 📍 시나리오 캔 안에 들어있는 음료가 레드 와인인지 화이트 와인인지 알고 싶다 !! - 가지고 있는 데이터 : 알코올 도수, 당도, pH - 레드 와인이 음성 클래스 : 0 - 화이트 와인이 양성 클래스 : 1 - 이진 분류 💡 결정 트리 - 굉장히 높은 정확도를 가지고 있다 - max_features : 사용할 특성의 개수 (현재 3개) if) none → 모든 특성 사용 - max_depth : depth 크기 지정 가능 - 양성 클래스의 ..

AI 2024.04.04

[AI 도전기 8일차] 분류 모델에서 확률 구하기 : 로지스틱 회귀와 확률적 경사 하강법

이름은 회귀이지만 분류 알고리즘의 하나인 로지스틱 회귀에 대해 알아보자 - ! (😋이름에 회귀가 들어가는 이유는 선형 알고리즘을 사용하기 때문이당) https://www.youtube.com/playlist?list=PLJN246lAkhQjoU0C4v8FgtbjOIXxSs_4Q [완결] 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 강의 동영상 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝: https://tensorflow.blog/hg-mldl 깃허브: https://github.com/rickiepark/hg-mldl 유튜브: http://bit.ly/hg-mldl-youtube www.youtube.com 9강. 로지스틱 회귀 알아보기 📍 시나리오 도미와 빙어, 둘 중에 한 마리의 생선이 나오는..

AI 2024.04.03

[AI 도전기 7일차] 회귀 알고리즘과 모델 규제에 대해 알아보자 !

지도 학습은 분류와 회귀 알고리즘 2가지로 나눌 수 있는데, 예측하는 결과가 이름 혹은 문자라면 분류, 예측하는 결과가 임의의 숫자라면 회귀 알고리즘을 사용할 수 있습니다 🛠️ https://www.youtube.com/playlist?list=PLJN246lAkhQjoU0C4v8FgtbjOIXxSs_4Q [완결] 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 강의 동영상 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝: https://tensorflow.blog/hg-mldl 깃허브: https://github.com/rickiepark/hg-mldl 유튜브: http://bit.ly/hg-mldl-youtube www.youtube.com 6강. 회귀 문제를 이해하고 K-최근접 이웃 알고리즘으로 풀어..

AI 2024.04.02

[AI 도전기 6일차] 훈련 세트와 테스트 세트 데이터 다루기

데이터를 다루는 법에 대해 알아보는 주차 !! https://www.youtube.com/playlist?list=PLJN246lAkhQjoU0C4v8FgtbjOIXxSs_4Q [완결] 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 강의 동영상 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝: https://tensorflow.blog/hg-mldl 깃허브: https://github.com/rickiepark/hg-mldl 유튜브: http://bit.ly/hg-mldl-youtube www.youtube.com 4강. 훈련 세트와 테스트 세트 나누어 사용하기 이전 시간의 문제점 : 모델을 구현하기 위한 샘플 데이터와, 구현 후 정확성을 측정하는 데이터가 같은 데이터다 !! ➡️ 같은 데이터이기 때문에..

AI 2024.04.01

[AI 도전기 5일차] 간단한 머신 러닝 예제 공부하기

한빛미디어 교재에 나오는 도미와 빙어 예제를 사용했다 ! 🔑 Keyword : 샘플, 특성, 모델, matplotlib, sklearn https://www.youtube.com/watch?v=GOCVVSMeIf8&list=PLJN246lAkhQjoU0C4v8FgtbjOIXxSs_4Q&index=3 3강. 마켓과 머신러닝 📍 시나리오 머신 러닝 프로그램에 도미와 빙어 데이터를 넘겨주어 새로운 생선값이 주어졌을 때 어떤 생선일지 예측할 수 있도록 해보자 ! 이 때, 데이터는 길이와 무게값으로 이루어져있다 예시) 생선의 크기 30~40cm ➡️ 머신러닝 : 이 생선은 도미구나 ! 전통적인 프로그래밍 - 거의 대부분의 프로그램 - 누군가가 사전에 정해놓은 규칙 존재 but 미리 규칙을 적용하기 어려운 경우 존..

AI 2024.03.31

[AI 도전기 4일차] Google Colab 시작하기

^ 오늘은 실습하는 날 ^ 컴퓨터에 프로그램을 설치하지 않고, 구글 코랩으로 실습하기 :-) !! 신기하다 !!! https://www.youtube.com/playlist?list=PLJN246lAkhQjoU0C4v8FgtbjOIXxSs_4Q [완결] 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 강의 동영상 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝: https://tensorflow.blog/hg-mldl 깃허브: https://github.com/rickiepark/hg-mldl 유튜브: http://bit.ly/hg-mldl-youtube www.youtube.com 2강. 코랩과 주피터 노트북으로 손코딩 준비하기 🏠 colab.research.google.com 💡 접속하기 💡 연결하기 ..

AI 2024.03.30
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