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Naver Clould with BitCamp27

Model Performance Indicator 기본 환경: IDE: VS code, Language: Python Model Construction 이후, 성능에 대한 판단 필요 → Model Performance Indicator 1. MAE: Mean Absolute Error, 평균 절대 오차 실제 값과 예측 값의 차이(실제 값 - 예측 값)를 절대값으로 변환 후 평균화 2. MSE: Mean Squared Error, 평균 제곱 오차 실제 값과 예측 값의 차이를 제곱 후 평균화 ⭐ 데이터의 모형에 따른 MAE, MSE 선택 MAE 1. 이상치에 민감하지 않음 2. 데이터 모형의 범위가 크게 분산되어 있을 때 사용(과다 측정 예방) MSE 1. 이상치에 민감함 2. 데이터 모형의 범위가 좁을 때 사용(과소 측정 보완) ⭐ Sequential M.. 2023. 1. 21.
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.

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