숭어 개발 블로그

# 목표 - 0 ~ 9 까지의 손글씨 이미지 데이터를 분류하는 모델을 만들어보자! # keras 에서 지원하는 딥러닝 학습용 손글씨 데이터 임포트 # 국립표준기술원 (NIST)의 데이터셋을 수정해서 만든 학습데이터 from tensorflow.keras.datasets import mnist # 이미지라는 2차원데이터를 다루기 떄문에 shape 의 형태가 3칸이 나오게됨 # (데이터의수, 가로픽셀수, 세로픽셀수) print (X_train.shape) print (y_train.shape) print (X_test.shape) print (y_test.shape) plt.imshow(X_train[59999],cmap='gray'); # imshow : 이미지 데이터를 그림으로 출력해주는 명령 # cma..

# 목표 - 폐암환자의 생존을 예측하는 모델을 만들어보자~! - 신경망을 활용하여 2진분류 문제를 해결해보자~! import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # None = 인덱스 번호로 출력 data = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/딥러닝(SpringB)/data/ThoraricSurgery.csv',header=None) data # 문제, 정답 분리하기 X= data.iloc[:,:-1] y= data.iloc[:,-1] X.shape,y.shape # 학습, 평가 데이터로 분리 from sklearn.model_selection import t..

Perceptron(퍼셉트론) 이란? 초기의 인공 신경망인 퍼셉트론(Perceptron) 퍼셉트론(Perceptron)은 프랑크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)가 1957년에 제안한 초기 형태의 인공 신경망으로 다수의 입력으로부터 하나의 결과를 내보내는 알고리즘 퍼셉트론은 실제 뇌를 구성하는 신경 세포 뉴런의 동작과 유사한데, 신경 세포 뉴런의 그림을 먼저 보면 뉴런은 가지돌기에서 신호를 받아들이고, 이 신호가 일정치 이상의 크기를 가지면 축삭돌기를 통해서 신호를 전달한다. 활성화 함수를 통해 '역치' 라는 시스템 구현 기준 값 이상이면 다음 뉴런에 전달, 기준 값에 못미친다면 뉴런에 전달 하지 않는다. - 기준값은 0 과 1로 표현 - 1-기준 값이상, 0- 기준 값 이하 : 실제 계산에서 ..

AI / 머신 러닝 / 딥 러닝 다른점? AI, 머신 러닝 및 딥 러닝은 모두 관련되어 있지만, 다음과 같은 고유한 기능을 제공합니다. - AI(인공지능) 인공 지능을 사용하면 컴퓨터, 머신 또는 로봇이 의사 결정, 개체 인식, 문제 해결, 언어 이해 등 인간의 능력을 모방할 수 있습니다. - 머신 러닝(ML) 머신 러닝은 사람이 개입하지 않아도 시간이 지나면서 정확성을 높이기 위해 데이터에서 학습할 수 있는 애플리케이션을 구축하는 데 중점을 둔 AI의 하위 집합입니다. 머신 러닝 알고리즘을 학습을 통해 더 나은 의사 결정을 내리고 예측하기 위한 패턴을 찾을 수 있지만, 일반적으로 사람이 개입해야 합니다. - 딥 러닝 딥 러닝은 컴퓨터가 더 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 하는 머신 러닝의 하위 집합입니..