본문 바로가기

전체 글791

Matplotlib: Scatter and plot 기본 환경: IDE: VS code, Language: Python Matplotlib을 활용한 데이터 시각화 기본적인 DNN 모델 구축 및 시각화를 통한 예측의 정확도 판별 # matplotlib_scatter_and_plot.py import numpy as np from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense from sklearn.model_selection import train_test_split # 1. Data x = np.array(range(1,21)) y = np.array([1,2,4,3,5,7,9,3,8,12,13,8,14,15,9,6,17,23,21,20]) x_trai.. 2023. 1. 21.
Split training data and test data 기본 환경: IDE: VS code, Language: Python ❓ 인공지능 모델을 구성하여 기계 학습시킬 때 유의할 점 ❗ Train Data Set과 Test Data Set을 나누는 것 Train Data로 Test 수행 시, 익숙한 데이터로만 기계 학습이 진행되어 새로운 데이터를 만나 Predict할 때 오히려 예측치의 Loss가 커지는 문제가 발생할 수 있음 Train Data Set과 Test Data Set 나누는 방법 1. 직접 Data 나누기 # split_train_test1.py import numpy as np from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense # 1. D.. 2023. 1. 21.
Scalar, Vector, Matirx, Tensor 기본 환경: IDE: VS code, Language: Python 스칼라(Scalar): 행렬을 이루는 각 요소(개체), 0차원(점) 벡터(Vector): scalar의 모임, 1차원(선) 행렬(Metrix): vector의 모임, 2차원(면) 텐서(Tensor): metrix의 모임, 3차원(공간), 4차원(시공간) 등 3차원 이상의 다차원 공간 Data Shape # data_shape.py import numpy as np from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense # 1. data a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([[1], [2], [3]]) c .. 2023. 1. 20.
MultiLayer Perceptron 기본 환경: IDE: VS code, Language: Python Perceptron : 다수의 입력으로부터 하나의 결과를 내보내는 알고리즘 : x-입력값, w-가중치, y-출력값 1. 단층 퍼셉트론(SingleLayer Perceptron) : 1개의 입력층과 1개의 출력층으로 이뤄진 퍼셉트론 : AND, NAND, OR 회로 구현은 가능하지만, XOR 구현이 불가 AND 회로 ❓ 1개의 직선(단층 퍼셉트론)은 XOR 회로 생성 불가 ❗ 2개 이상의 직선을 구현하는 다층 퍼셉트론으로 XOR 회로 생성 가능 2. 다층 퍼셉트론(MultiLayer Perceptron) : 1개의 입력층, 1개의 출력층 그리고 입력층과 출력층 사이의 은닉층(Hidden Layer)으로 이뤄진 퍼셉트론 : NAND, OR,.. 2023. 1. 20.
Hyper-parameter Tuning 기본환경: IDE: VS code, Language: Python Machine Learning의 기본적인 모델 # ann_model.py import numpy as np from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense # 1. Refined Deta x = np.array([1, 2, 3]) y = np.array([1, 2, 3]) # 2. Model Construction model = Sequential() model.add(Dense(1, input_dim=1)) # 3. compile and training for best weight, minimum loss model.compil.. 2023. 1. 20.
리눅스 기초 30강 시리즈 - 05강 명령 프롬프트 이 글은 양주종의 코딩스쿨 리눅스(Linux) 기초 강좌 30강 모음을 수강하며 정리한 글입니다. 05강 명령 프롬프트 cmd 명령어 mkdir dir_name: 생성할 dir dir: dir 및 file 조회,표시없을 경우 file cls: clean screen cd dir_name: 이동할 dir 위치 * c:\aaa dir을 파일 탐색기를 통해 살펴볼 경우, '비어있는 폴더'라고 표시됨 * c:\aaa dir을 cmd 창에서 검색할 경우, dir ., dir ..이 출력됨 c:\aaa\d2>dir 2023-01-20 오전 12:27 . 2023-01-20 오전 12:27 .. d1 dir: dir 및 file 조회 c:\aaa\d1>dir 2023-01-20 오전 12:36 . # 현재 dir 2.. 2023. 1. 20.

티스토리툴바