# ANN
[Data Science] 녹조 발생지역 예측 분석 Project
녹조(algal bloom)란? 강이나 호수에 남조류가 과도하게 성장하여 물의 색깔이 짙은 녹색으로 변하는 현상을 말한다. 이와같이, 남조류 과잉 발생이 녹조의 주된 원인이기 때문에 머신러닝과 딥러닝을 통해 유해 남조류 발생 예측을 한다면 녹조 발생지역 예측 분석이
[Brain & Computer] Brain Science에서 만드는 AI
한국어 소스가 거의 없어서 내가 배우면서 만드는 SNN 및 biological background에 대한 정리 글 시리즈의 1 번째 글
forecasting construction machinery risk(ANN model)
학부시절의 ann model을 이용한 건설기계 위험 인지도 예측에 관한 연구에 대한 회고
인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 차이
📌 참고포스팅컴퓨터가 인간의 사고를 모방하는 모든 기술스스로 학습하는 인공지능인공지능 VS 머신러닝인공지능은 규칙을 기반으로 대상을 분석하지만, 머신러닝은 스스로 규칙을 찾아낸다.(출처 : 한빛미디어 혼공)인공신경망(ANN)을 사용한 머신러닝머신러닝 VS 딥러닝머신러
신경망 모델 훈련
이전 챕터와 마찬가지로 데이터 불러온 후 전처리하기.모델을 생성 후 반환하는 함수 만들기모델 생성 후 학습시키기.다음 그래프와 같이 epoch가 증가할 수록 손실은 줄어들고 정확도는 높아진다. 그러면 epoch를 계속해서 증가하면 성능이 완전히 올라가지 않을까?다음은
심층 신경망
케라스 API의 패션 MNIST 데이터셋을 불러오자.그 다음 이미지의 픽셀값을 0~255범위에서 0~1로 변환 후, 28\*28 크기의 이미지를 1차원 배열로 평탄화한다. 후에 sklearn의 train_test_split() 메서드를 사용해 train과 validat
인공 신경망
다음 코드로 텐서플로의 데이터를 불러온다.데이터의 크기를 확인한다.위의 train 데이터는 2828의 픽셀로 되어있는 이미지가 총 6만개가 있고, test 데이터는 2828 픽셀로 되어있는 이미지가 총 10000개가 있다는 뜻이다.다음은 10개의 데이터만 이미지로 출력
Python ANN 대용량데이터
이번시간은 전시간에 이어서 ANN을 이용하여 대용량데이터를 분석해 보려고합니다. 데이터셋 불러오기 input output >[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
Python 인공신경망
오늘은 인공신경망(Artificial Neural Network,ANN)에 대해서 배워보도록 하겠습니다.인공신경망(Artificial Neural Network,ANN)이란 딥러닝의 기초가 되는 기계학습 알고리즘(컴퓨터가 인지/추론/판단)입니다.사람의 신경망 원리와 구
[데이터마이닝] ANN
" Forward Propagation -> Backward Propagation -> gradient descent " 과정의 반복 1. Forward Propagation 2. Backward Propagation 1. Cost function 
[DL] 인공신경망
인공신경망 : 인간 두뇌 신경의 연결 구조를 모방해 데이터를 네트워크 구조를 거쳐서 처리하도록 만든 시스템PE(Processing Element) : 인공 신경 세포를 노드 혹은 유닛으로 나타내는 단노드(Node)자신에게 입력되는
신경망 모델 Hyper Parameter 및 Callbacks 함수 정리
: model에서 사용자가 직접 설정해 주는 값: 모델이 학습을 시작하면 학습이 완료될 때까지 사람이 할 수 있는게 없기 때문에, 학습되는 과정 사이에 학습률을 변화시키거나 val_loss가 개선되지 않으면 학습을 멈추게 하는 등의 작업을 지정하는 함수들Early St
ANN, DNN, CNN
인공지능(AI : Artificial Intelligence)인간의 지능이 가지고 있는 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템을 뜻하며, 인간의 지능을 기계 등에 인공적으로 구현한 것을 말한다.머신러닝/기계학습(ML : Machine Learning)인공지능의 하위 분야로 컴퓨터가
[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] - CH.7-1 ANN
밀집층: 가장 간단한 인공 신경망의 층, 뉴런들이 모두 연결되어 있어 완전연결층이라고도 부름, 출력층에 밀집층을 사용할 때는 분류하려는 클래스와 동일한 개수의 뉴런 사용원-핫 인코딩: 정숫값을 배열에서 해당 정수 위치의 원소만 1이고 나머지는 모두 0으로 변환, 다중
딥러닝 - ANN 구축하기
인구 통계학적 세분화 모델을 통하여 은행의 이탈률 측정 모델 구축에 대한 포스팅 텐서플로 2.0 을 사용하여 인공두뇌 설계뉴런과 뉴런을 연결해주는 심층 신경망을 구축 비즈니스 문제에 적용신경망 구축에 앞서 필요한 라이브러리들을 import 진행1\. 데이터 전처리를 위
딥러닝 - ANN
인공 신경망의 기본 구성요소노란색으로 표시된 부분은 모두 독립적인 변수이다 예를 들어 DB 에서 결과값으로 나온 행 하나가 Input Value 하나를 차지한다 이해하면 된다이러한 varirables 들은 표준화가 선행되어야 한다시냅스에서는 가중치를 할당받게 되는데 이
ANN, DNN, CNN, RNN, GAN
ANNArtificial Neural Networkinput layer - 1 , hidden layer - 1 , output layer - 1DNN(심층 신경망)Deep Neural NetworkCNN(합성곱 신경망)Convolution Neural network데
