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[딥러닝] RNN & CNN(feat. 시카고 교통국 데이터셋) - 2 이전 내용 [딥러닝] RNN & CNN(feat. 시카고 교통국 데이터셋) - 1이전 내용 [딥러닝] 객체 탐지, 객체 추적이전 내용 [딥러닝] 케라스의 사전 훈련 모델 사용하기이전 내용 [딥러닝] 합성곱 신경망을 사용한 컴퓨터 비전이전 내용 [딥러닝] 텐서플로 데이터셋puppy-foot-it.tistory.com윈도와 타깃 윈도(Window)윈도는 시계열 데이터나 순차 데이터에서 일정한 길이의 연속된 데이터 조각을 의미한다. RNN은 데이터를 순차적으로 처리하기 때문에 데이터를 적절한 크기로 나누어 입력해야 한다. 이때 사용되는 데이터의 부분 집합을 윈도라고 한다. 윈도의 예만약 주식 시장 데이터를 분석할 때 최근 10일간의 주가를 입력으로 사용한다면, 윈도의 크기는 10이 된다.텍스트 데이터를 처리할.. 2024. 12. 1.
[딥러닝] 객체 탐지, 객체 추적 이전 내용 [딥러닝] 케라스의 사전 훈련 모델 사용하기이전 내용 [딥러닝] 합성곱 신경망을 사용한 컴퓨터 비전이전 내용 [딥러닝] 텐서플로 데이터셋 프로젝트텐서플로 [머신러닝] 텐서플로(TensorFlow)란?텐서플로(TensorFlow)란? 텐서플로(TensorFlow)는 구puppy-foot-it.tistory.com객체 탐지 ◆ 객체 탐지: 하나의 이미지에서 여러 물체를 분류하고 위치를 추정하는 작업이전에 널리 사용되던 방법은 이미지 중앙에 놓인 하나의 물체를 분류하고 위치를 찾는 CNN을 훈련한 다음 이 CNN으로 이미지 위를 훑으면서 각 위치에서 예측을 만드는 것이다. 이 CNN은 일반적으로 클래스 확률과 바운딩 박스 외에도 객체성 점수를 에측하도록 훈련된다.※ 객체성 점수: 이미지의 중앙부에 .. 2024. 11. 29.
[딥러닝] 케라스의 사전 훈련 모델 사용하기 이전 내용 [딥러닝] 합성곱 신경망을 사용한 컴퓨터 비전이전 내용 [딥러닝] 텐서플로 데이터셋 프로젝트텐서플로 [머신러닝] 텐서플로(TensorFlow)란?텐서플로(TensorFlow)란? 텐서플로(TensorFlow)는 구글에서 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크이다. 주로puppy-foot-it.tistory.com케라스의 사전 훈련 모델 사용하기 tf.keras.applications 패키지에 준비되어 있는 사전 훈련된 모델을 코드 한 줄로 불러올 수 있기 때문에, GoogleNet이나 ResNet 같은 표준 모델을 직접 구현할 필요가 없다. 아래 코드는 이미지넷 데이터셋에서 사전 훈련된 ResNet-50 모델을 로드하는 예이다.model = tf.keras.applications.resnet50... 2024. 11. 29.
[딥러닝] 합성곱 신경망을 사용한 컴퓨터 비전 이전 내용 [딥러닝] 텐서플로 데이터셋 프로젝트텐서플로 [머신러닝] 텐서플로(TensorFlow)란?텐서플로(TensorFlow)란? 텐서플로(TensorFlow)는 구글에서 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크이다. 주로 딥러닝 모델을 만들고 학습시키는 데 사용되puppy-foot-it.tistory.com합성곱 신경망(CNN, convolutional neural network) 합성곱 신경망은 대뇌의 시각 피질 연구에서 시작되었고 1980년대부터 컴퓨터 이미지 인식 분야에 사용되었다. 이 기술은 이미지 검색 서비스, 자율 주행 자동차, 영상 자동 분류 시스템 등에 큰 기여를 했다. CNN은 시각 분야에 국한되지 않고 음성 인식이나 자연어 처리 같은 다른 작업에도 많이 사용된다.CNN의 가장 중요한 .. 2024. 11. 27.
[딥러닝] 텐서플로 데이터셋 프로젝트 텐서플로 [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.com이전 내용 [딥러닝] 케라스의 전처리 층텐서플로 [머신러닝] 텐서플로(TensorFlow)란?텐서플로(TensorFlow)란?  텐서플로(TensorFlow)는 구글에서 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크이다. 주로 딥러닝 모델을 만들고 학습시키는 데 사용되puppy-foot-it.tistory.com텐서플로 데이터셋 프로젝트 https://www.tensorflow.org/datasets?hl=ko T.. 2024. 11. 27.
[딥러닝] 케라스의 전처리 층 텐서플로 [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.com이전 내용 [딥러닝] 텐서플로를 사용한 데이터 적재와 전처리텐서플로 [머신러닝] 텐서플로(TensorFlow)란?텐서플로(TensorFlow)란?  텐서플로(TensorFlow)는 구글에서 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크이다. 주로 딥러닝 모델을 만들고 학습시키는 데 사용되puppy-foot-it.tistory.com케라스의 전처리 층 [신경망에 사용할 데이터 전처리]신경망에 사용할 데이터를 준비하려.. 2024. 11. 26.
[딥러닝] 텐서플로를 사용한 데이터 적재와 전처리 텐서플로 [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.com이전 내용 [딥러닝] 텐서플로 함수와 그래프텐서플로 [머신러닝] 텐서플로(TensorFlow)란?텐서플로(TensorFlow)란?  텐서플로(TensorFlow)는 구글에서 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크이다. 주로 딥러닝 모델을 만들고 학습시키는 데 사용되puppy-foot-it.tistory.com텐서플로를 사용한 데이터 적재와 전처리 ◆ tf.data: 텐서플로 자체의 데이터 로드 및 전처리 A.. 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] 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.
[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 - 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(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.
[빅데이터] 관련 용어 설명 (+ 웹사이트) ※ 해당 내용은 서대호 저, 반니 출판사 의 내용을 토대로 작성되었음을 안내 드립니다. 네이버 도서책으로 만나는 새로운 세상search.shopping.naver.com DNN (Deep Neural Network): 입력층과 출력층 사이에 여러 개의 은닉층들로 이루어진 신경망. 복잡한 비선형 관계를 모델링 가능RNN (Recurrent Neural Network): 은닉층의 결과가 다시 같은 은닉층의 입력으로 들어가도록 연결되어 있다. 이런 특성은 RNN이 순서 또는 시간이라는 측면을 고려할 수 있게 해준다LTSM (Long Short Term Memory): 기존 RNN의 문제점은 입력된 데이터와 참고해야 할 데이터의 위치 차이가 커질 때 문맥을 연결하기 힘들다는 것이다. 즉, 참고해야 할 데이터의 .. 2024. 5. 24.
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