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[딥러닝] 심층 신경망 훈련 - 3 인공 신경망 [딥러닝] 인공 신경망(ANN)머신러닝 기반 분석 모형 선정  [머신러닝] 머신러닝 기반 분석 모형 선정머신러닝 기반 분석 모형 선정   지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 1) 지도 학습: 정답인 레puppy-foot-it.tistory.com퍼셉트론(perceptron), 다층 퍼셉트론 (MLP) [딥러닝] 인공 신경망: 퍼셉트론, 다층 퍼셉트론머신러닝 기반 분석 모형 선정 [머신러닝] 머신러닝 기반 분석 모형 선정머신러닝 기반 분석 모형 선정   지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 1) 지도 학습: 정답인 레이puppy-foot-it.tistory.com이전 내용 [딥러닝] 심층 신경망 훈련 - 2인공 신경망 [딥러닝] 인공 신경.. 2024. 11. 25.
[딥러닝] 텐서플로를 사용한 사용자 정의 모델과 훈련 텐서플로란? [머신러닝] 텐서플로(TensorFlow)란?텐서플로(TensorFlow)란?  텐서플로(TensorFlow)는 구글에서 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크이다. 주로 딥러닝 모델을 만들고 학습시키는 데 사용되며, 다양한 플랫폼에서 실행이 가능하다. 텐puppy-foot-it.tistory.com넘파이처럼 텐서플로 사용하기 텐서플로 API는 텐서를 순환시킨다. 텐서는 한 연산에서 다른 연산으로 흐르기 때문에 '텐서플로(tensorflow)'라고 부른다. 텐서는 넘파이 ndarray와 매우 비슷하여 일반적으로 다차원 배열이다. (스칼라값도 가질 수 있다)사용자 정의 손실 함수, 사용자 정의 지표, 사용자 정의 층 등을 만들 때 텐서가 중요하다. ◆ 텐서와 연산tf.constant() 함수로 텐.. 2024. 11. 24.
[딥러닝] 심층 신경망 훈련 인공 신경망 [딥러닝] 인공 신경망(ANN)머신러닝 기반 분석 모형 선정  [머신러닝] 머신러닝 기반 분석 모형 선정머신러닝 기반 분석 모형 선정   지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 1) 지도 학습: 정답인 레puppy-foot-it.tistory.com퍼셉트론(perceptron), 다층 퍼셉트론 (MLP) [딥러닝] 인공 신경망: 퍼셉트론, 다층 퍼셉트론머신러닝 기반 분석 모형 선정 [머신러닝] 머신러닝 기반 분석 모형 선정머신러닝 기반 분석 모형 선정   지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 1) 지도 학습: 정답인 레이puppy-foot-it.tistory.com주피터노트북에서 tensorflow gpu 사용하기 [문제 해결] 주피터노트북.. 2024. 11. 24.
[딥러닝] 심층 신경망 훈련 - 2 인공 신경망 [딥러닝] 인공 신경망(ANN)머신러닝 기반 분석 모형 선정  [머신러닝] 머신러닝 기반 분석 모형 선정머신러닝 기반 분석 모형 선정   지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 1) 지도 학습: 정답인 레puppy-foot-it.tistory.com퍼셉트론(perceptron), 다층 퍼셉트론 (MLP) [딥러닝] 인공 신경망: 퍼셉트론, 다층 퍼셉트론머신러닝 기반 분석 모형 선정 [머신러닝] 머신러닝 기반 분석 모형 선정머신러닝 기반 분석 모형 선정   지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 1) 지도 학습: 정답인 레이puppy-foot-it.tistory.com이전 내용 [딥러닝] 심층 신경망 훈련 - 1인공 신경망 [딥러닝] 인공 신경.. 2024. 11. 24.
[딥러닝] 심층 신경망 훈련 - 1 인공 신경망 [딥러닝] 인공 신경망(ANN)머신러닝 기반 분석 모형 선정 [머신러닝] 머신러닝 기반 분석 모형 선정머신러닝 기반 분석 모형 선정 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 1) 지도 학습: 정답인 레puppy-foot-it.tistory.com퍼셉트론(perceptron), 다층 퍼셉트론 (MLP) [딥러닝] 인공 신경망: 퍼셉트론, 다층 퍼셉트론머신러닝 기반 분석 모형 선정 [머신러닝] 머신러닝 기반 분석 모형 선정머신러닝 기반 분석 모형 선정 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 1) 지도 학습: 정답인 레이puppy-foot-it.tistory.com이전 내용 [딥러닝] 신경망 하이퍼파라미터 튜닝하기인공 신경망 [딥러닝] 인공.. 2024. 11. 23.
[전직 일기] #1 국민취업지원제도 1유형 선정 24년 10월 24일 - 고용센터 방문 및 상담 작년부터 퇴근 후, 주말에도 전직을 위한 공부를 계속 해오다가 혼자 해 오는 것에는 습득력이나 취업 관련해서 어려움이 있을 거 같아 퇴사를 하고 나라에서 진행하는 'k디지털 트레이닝'을 받으려고 계획하고 있었다. 그래서 퇴사하고 매일 공부하며 (나름 대로의 휴가라 생각하며) 시간 보내다가 이제 계획대로 고용24에 접속해서 K디지털 트레이닝을 신청하려고 알아보다가 이게 시간이 걸린다는 것을 알게 되었다. 고용24_개인 www.work24.go.kr 그냥 신청하면 바로 교육을 들으러 가는 줄 단단히 착각을 했었기 때문에 예정보다 시간이 더 걸릴 거 같아서 조금 멘붕이 왔다.아무튼, 먼저 k디지털 트레이닝 자격 여부가 되는지부터 확인을 했어야 했기 때문에 (내일.. 2024. 11. 22.
[딥러닝] 신경망 하이퍼파라미터 튜닝하기 인공 신경망 [딥러닝] 인공 신경망(ANN)머신러닝 기반 분석 모형 선정  [머신러닝] 머신러닝 기반 분석 모형 선정머신러닝 기반 분석 모형 선정   지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 1) 지도 학습: 정답인 레puppy-foot-it.tistory.com퍼셉트론(perceptron), 다층 퍼셉트론 (MLP) [딥러닝] 인공 신경망: 퍼셉트론, 다층 퍼셉트론머신러닝 기반 분석 모형 선정 [머신러닝] 머신러닝 기반 분석 모형 선정머신러닝 기반 분석 모형 선정   지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 1) 지도 학습: 정답인 레이puppy-foot-it.tistory.com이전 내용 [딥러닝] 케라스로 다층 퍼셉트론 구현하기 - 3인공 신경망 [딥러.. 2024. 11. 21.
[부모일기] #2 산전검사, 임신 사전건강관리지원 신청 하기 지난 일기 [부모일기] #1 부모 될 준비하기21년 8월 15일 21년 8월 15일. 그녀를 처음 만난 날.일주일? 2주 가까이 연락만 하다가 그녀를 처음 만났다.이미 연락 만으로도 서로가 얘기가 잘 통하고, 호감이 있다는 걸 알았기 때문에 마지막 관puppy-foot-it.tistory.com산전검사란?출처: 네이버 지식백과 보건소 산전검사란 임신과 출산의 위험인자들을 조기에 발견, 치료, 예방하여 산모와 아기의 건강을 증진하기 위해 각 시∙군∙구 관할 보건소에서 실시하는 검사이다.네이버 지식백과 상에 내용이 상세하게 잘 나와있어서 해당 내용을 참고하면 될 거 같다. ◆ 보건소 산전검사의 목적 보건소 산전검사는 각종 검사를 통해 임신과 출산의 위험인자들을 조기에 발견, 치료, 예방하고 지속적인 관리로 .. 2024. 11. 21.
[딥러닝] 케라스로 다층 퍼셉트론 구현하기 - 3 인공 신경망 [딥러닝] 인공 신경망(ANN)머신러닝 기반 분석 모형 선정  [머신러닝] 머신러닝 기반 분석 모형 선정머신러닝 기반 분석 모형 선정   지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 1) 지도 학습: 정답인 레puppy-foot-it.tistory.com퍼셉트론(perceptron), 다층 퍼셉트론 (MLP) [딥러닝] 인공 신경망: 퍼셉트론, 다층 퍼셉트론머신러닝 기반 분석 모형 선정 [머신러닝] 머신러닝 기반 분석 모형 선정머신러닝 기반 분석 모형 선정   지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 1) 지도 학습: 정답인 레이puppy-foot-it.tistory.com이전 내용 [딥러닝] 케라스로 다층 퍼셉트론 구현하기 - 2인공 신경망  [딥.. 2024. 11. 20.
[딥러닝] 케라스로 다층 퍼셉트론 구현하기 - 2 인공 신경망  [딥러닝] 인공 신경망(ANN)머신러닝 기반 분석 모형 선정  [머신러닝] 머신러닝 기반 분석 모형 선정머신러닝 기반 분석 모형 선정   지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 1) 지도 학습: 정답인 레puppy-foot-it.tistory.com퍼셉트론(perceptron), 다층 퍼셉트론 (MLP) [딥러닝] 인공 신경망: 퍼셉트론, 다층 퍼셉트론머신러닝 기반 분석 모형 선정 [머신러닝] 머신러닝 기반 분석 모형 선정머신러닝 기반 분석 모형 선정   지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 1) 지도 학습: 정답인 레이puppy-foot-it.tistory.com이전 내용 [딥러닝] 케라스로 다층 퍼셉트론 구현하기 - 1인공 신경망 [딥.. 2024. 11. 20.
[부모일기] #1 부모 될 준비하기 21년 8월 15일 21년 8월 15일. 그녀를 처음 만난 날.일주일? 2주 가까이 연락만 하다가 그녀를 처음 만났다.이미 연락 만으로도 서로가 얘기가 잘 통하고, 호감이 있다는 걸 알았기 때문에 마지막 관문(실제 느낌, 외모)만 통과한다면 굳이 잴 필요는 없었다.맥주 한 캔도 겨우 마시던 그녀는, 처음 날 만난 날 둘이서 청하를 6병 넘게 마셨다.우리는 역시 얘기가 잘 통했고, 심지어 우리는 전화번호 뒷자리가 거꾸로 하면 서로 똑같았다.그녀의 뒷번호가 1234 라면, 나는 4321.사소한 거 하나하나 의미부여를 하며 우리는 운명이라 예감했다.  어렸을 때, 고등학생 시기. 내가 오랫동안 짝사랑하던 사람도 나를 좋아하고 있었다는 걸 뒤늦게 알았을 때, 하지만 바보같이 고백도 못하고 지켜만 보다 놓쳤을 때.. 2024. 11. 20.
[딥러닝] 케라스로 다층 퍼셉트론 구현하기 - 1 인공 신경망 [딥러닝] 인공 신경망(ANN)머신러닝 기반 분석 모형 선정  [머신러닝] 머신러닝 기반 분석 모형 선정머신러닝 기반 분석 모형 선정   지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 1) 지도 학습: 정답인 레puppy-foot-it.tistory.com퍼셉트론(perceptron), 다층 퍼셉트론 (MLP) [딥러닝] 인공 신경망: 퍼셉트론, 다층 퍼셉트론머신러닝 기반 분석 모형 선정 [머신러닝] 머신러닝 기반 분석 모형 선정머신러닝 기반 분석 모형 선정   지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 1) 지도 학습: 정답인 레이puppy-foot-it.tistory.com케라스 케라스는 신경망 구축, 훈련, 평가, 실행을 목적으로 설계된 멋지고 간.. 2024. 11. 19.
[딥러닝] 인공 신경망: 퍼셉트론, 다층 퍼셉트론 머신러닝 기반 분석 모형 선정 [머신러닝] 머신러닝 기반 분석 모형 선정머신러닝 기반 분석 모형 선정   지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 1) 지도 학습: 정답인 레이블(Label)이 포함되어 있는 학습 데이터를 통해 컴퓨터를 학습시키는 방법(puppy-foot-it.tistory.com인공 신경망 [딥러닝] 인공 신경망(ANN)머신러닝 기반 분석 모형 선정  [머신러닝] 머신러닝 기반 분석 모형 선정머신러닝 기반 분석 모형 선정   지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 1) 지도 학습: 정답인 레puppy-foot-it.tistory.com퍼셉트론(perceptron) 퍼셉트론은 가장 간단한 인공 신경망 구조로, TLU 또는 LTU 라고 불리는.. 2024. 11. 19.
[딥러닝] 인공 신경망(ANN) 머신러닝 기반 분석 모형 선정  [머신러닝] 머신러닝 기반 분석 모형 선정머신러닝 기반 분석 모형 선정   지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 1) 지도 학습: 정답인 레이블(Label)이 포함되어 있는 학습 데이터를 통해 컴퓨터를 학습시키는 방법(puppy-foot-it.tistory.com주피터노트북에서 tensorflow gpu 사용하기 [문제 해결] 주피터노트북에 GPU 연결하기GPU vs CPU출처: 챗GPT ◆ CPU (Central Processing Unit) - 특징 CPU는 범용 프로세서로, 다양한 작업을 처리하는 데 최적화되어 있습니다. 소수의 강력한 코어를 가지고 있어 다중 작업 처리에 적합합puppy-foot-it.tistory.com인공 신경망 (AN.. 2024. 11. 19.
[전세보증금 반환 청구] 명도 증빙 안내 사항 이전 내용  [전세보증금 반환 청구] 이행 청구 심사 완료 안내이전 내용 24년 10월 17일 허그 이행 청구 심사 담당자로부터 서류 보완 안내를 받아,서류를 준비하여 담당자에게 빠른 등기로 보냈었다. [전세보증금 반환 청구] 이행 청구 서류 보완이전 내용 puppy-foot-it.tistory.com24년 11월 19일 - 명도 증빙 안내 어제 허그 관리 센터 명도 담당자님께 오후 6시 넘어서 메일을 보냈음에도, 다음날 오전 10시도 안 되어 메일이 도착해 있었다. 그리고 확인 차 문자로도 상세한 내용을 보내주셨고,메일에 첨부된 한글 파일은 아래의 문자 내용을 보다 더 상세하게 작성한 내용이다.이를 토대로 글을 써보자면,이사 당일에 필요한 명도 증빙자료 및 예시. 1. 임대인에 대한 주택 명도(퇴거) .. 2024. 11. 19.
[전세보증금 반환 청구] 이행 청구 심사 완료 안내 이전 내용 24년 10월 17일 허그 이행 청구 심사 담당자로부터 서류 보완 안내를 받아,서류를 준비하여 담당자에게 빠른 등기로 보냈었다. [전세보증금 반환 청구] 이행 청구 서류 보완이전 내용 [전세보증금 반환 청구]임대보증보험 연장이전 내용  [전세보증금 반환 청구] 주택도시보증공사 이행 청구 (재)접수이전 내용 [전세보증금 반환 청구] 주택도시보증공사 이행 청구puppy-foot-it.tistory.com24년 10월 22일 - 심사 완료 안내 받음! 그로부터 며칠 후, 허그로부터 카톡이 왔다. 드디어! 임대보증금 반환 이행 청구 심사가 완료되었다는 내용이었다!그리고나서 이틀 후 24년 10월 24일 HUG 인천관리센터 명도 담당자로부터 문자를 또 받았다.주요 내용은보증 이행 청구 심사 승인이 완료.. 2024. 11. 18.
[AI 환각 사례] 네이버 AI 검색 Cue 최근 머신러닝 공부를 하다가, 군집에서 최적의 클러스터 k를 찾는 법에 대한 공부를 하다 엘보우 포인트라는 것에 좀 더 명확히 알고 싶어 네이버에서 출시한 Cue: 라는 검색을 활용하면서 겪은 AI 할루시네이션에 관련된 일이다.AI 환각 (할루시네이션)의 개념 인공지능(AI)에서 환각(hallucination,할루시네이션) 또는 인공 환각(artificial hallucination)은 트레이닝 데이터를 통해 판단하지 않는 것처럼 비쳐지는 AI에 의한 확신적 답변이다. 즉, AI 환각 (AI Hallucination)은 OpenAI의 GPT4 또는 Google PaLM과 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 실제 데이터나 이벤트에 기반하지 않은 거짓 정보나 사실을 구성하는 것을 말한다. AI 환각 현상은 O.. 2024. 11. 17.
[머신러닝] 군집: 군집 사례 군집화란? [머신러닝] 군집화 (Clustering)군집화(Clustering) [군집]군집은 비슷한 샘플을 클러스터 또는 비슷한 샘플의 그룹으로 할당하는 작업으로, 데이터 분석, 고객 분류, 추천 시스템, 검색 엔진, 이미지 분할, 준지도 학습, 차원 축소puppy-foot-it.tistory.com군집을 사용한 이미지 분할 여기서는 k-평균을 사용하는 간단한 색상 분할 작업에 중점을 둬서 진행해 본다. ◆ 이미지 분할(image segmentation)이미지 분할은 이미지를 여러 개의 세그먼트로 분할하는 작업이다.색상 분할: 동일한 색상을 가진 픽셀을 같은 세그먼트에 할당. 예. 인공위성 사진을 분석하여 한 지역의 전체 산림 면적이 얼마나 되는지 측정시맨틱 분할: 동일한 종류의 물체에 속한 모든 픽셀.. 2024. 11. 16.
[머신러닝] 군집: k-평균 알고리즘 훈련하기 k-평균  [머신러닝] 군집화: k-평균군집화란? [머신러닝] 군집화 (Clustering)군집화(Clustering) [군집]군집은 비슷한 샘플을 클러스터 또는 비슷한 샘플의 그룹으로 할당하는 작업으로, 데이터 분석, 고객 분류, 추천 시스템, 검색 엔puppy-foot-it.tistory.com  k-평균 알고리즘은 클러스터링 알고리즘 중 하나로, 주어진 데이터를 k개의 클러스터로 묶는 방법이며, 이를 위해 먼저 k개의 클러스터 중심(센트로이드)을 무작위로 선정하고, 각 데이터를 그 중 가장 가까운 클러스터 중심에 속하도록 할당한다. 그리고 다시 클러스터 중심을 해당 클러스터에 속하는 데이터들의 평균값으로 재계산하고, 이를 반복하여 더 이상 클러스터 중심이 움직이지 않을 때까지 계속해서 갱신한다. 하.. 2024. 11. 16.
[머신러닝] 머신러닝 기반 분석 모형 선정 머신러닝 기반 분석 모형 선정   지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 1) 지도 학습: 정답인 레이블(Label)이 포함되어 있는 학습 데이터를 통해 컴퓨터를 학습시키는 방법(컴퓨터에 먼저 정보를 가르치는 방법.)설명변수와 목적변수 간의 관계성을 표현해내거나 미래 관측을 예측해 내는 것에 초점주로 인식, 분류, 진단, 예측 등의 문제 해결에 적합분석하고자 하는 목적변수의 형태가 수치형인가 범주형인가에 따라 분류와 수치예측 방법으로 다시 나눔로지스틱 회귀, 인공신경망 분석(ANN), 의사결정나무, 서포트 벡터 머신(SVM), 랜덤 포레스트, 감성 분석 등 예를 들어, 사진을 주고 "이 사진은 고양이" 라고 알려주는 식이며, 기존 기계학습 알고리즘은 대부분 지도 학습에 기초.  .. 2024. 11. 16.
[머신러닝] 차원 축소: 랜덤 투영, 지역 선형 임베딩 차원축소란? [머신러닝] 차원 축소(Dimension Reduction)차원 축소(Dimension Reduction)차원 축소의 중요한 의미는차원 축소를 통해 좀 더 데이터를 잘 설명할 수 있는잠재적인 요소를 추출하는 데 있다.차원 축소: 매우 많은 피처로 구성된 다차원 데이터puppy-foot-it.tistory.com랜덤 투영 랜덤 투영은 간단하고 빠르며 메모리 효율이 높고 강력한 차원 축소 알고리즘으로, 특히 고차원 데이터셋을 다룰 때 염두에 두어야 한다. 랜덤 투영 알고리즘은 랜덤한 선형 투영을 사용하여 데이터를 저차원 공간에 투영한다. 이러한 랜덤 투영은  실제로 거리를 상당히 잘 보존할 가능성이 매우 높다는 것이 존슨과 린덴스트라우스가 수학적으로 증명해 냄에 따라 투영 후에도 비슷한 두 개의.. 2024. 11. 15.
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