# Keras

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[Keras] 1차 함수예측 모델 만들기

1. 입력데이터 (1) 데이터 준비 > train을 위한 data로 , 인 데이터를 준비했다. 이를 시각화하면 위와 같이 1차 함수가 그려진다. > test를 위한 data로는 , 인 데이터를 준비했다. > 입력과 출력의 차원은 1로 설정했다. 2. 모델

2023년 5월 30일
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[TIL] 딥러닝 기초

[!Important]+ Goals >- 기초 알고리즘의 개요 >- 기본적인 구현방법 >- 튜닝 방법 >[!info]+ Subject >- 기계학습 프로젝트에 관련된 모든 분 >- DL 구현을 시작하고 싶으신 분 > [!abstract]+ Curriculum > 1. 심층학습 실전 > 2. 심층학습 튜닝 > - 첨삭문제 심층학습 실전 심층학습 개요 ...

2023년 5월 13일
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Optimizer(옵티마이저)

💡 손실 함수에 손실 점수에 따라 가중치를 조절해주는 역할을 한다.손실 함수를 줄여나가면서 학습하는 방법은 어떤 옵티마이저를 사용하는 지에 따라 달라진다. ✔️ 종류 1. 경사하강법(Graient Descent) : 기울기가 0에 가까워지는 점을 찾는다.

2023년 5월 10일
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Keras(케라스)_주택 가격 예측 : 회귀 문제

💡 보스턴 하우징 데이터셋을 활용한 주택 가격 예측 ✔️ 보스턴 하우징 데이터 셋 케라스에 포함되어 있는 buston_housing 데이터를 이용해 주택 가격을 예측하는 회귀 문제를 구현할 수 있다. 우선 케라스에서 제공하는 boston_housing 데이터를 i

2023년 5월 10일
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Keras(케라스)_영화리뷰 분류

💡 IMDB(Internet Movie Data base) DataSet ✔️ imbd 데이터 셋은 케라스에 포함되어 있는 영화 리뷰 데이터를 이용해 파이썬으로 딥러닝을 구현할 수 있다. 우선 케라스에서 제공하는 imbd 데이터를 import해주고 traindata

2023년 5월 10일
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Keras(케라스)_mnist dataset 활용

💡 파이썬으로 구현된 high-level deep learning API이다.high-level은 추상화 레벨이 높다는 것으로 딥러닝 모델에 적합하다.또한 쉬운 사용법과 간단한 문법, 빠른 설계가 가능하다.케라스는 위와 같이 x값 input되었을때,예측된 y값과 실제

2023년 5월 9일
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텐서플로우로 딥러닝 모델 구현하기

데이터셋 준비하기 딥러닝 모델 구축하기 모델 학습시키기평가 및 예측하기Epoch:한번의 epoch는 전체 데이터셋에 대해 한번 학습을 완료한 상태Batch: 나눠진 데이터 셋 (보통 mini-batch라고 표현) iteration는 epoch를 나누어서 실행하는 횟수를

2023년 4월 8일
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GAN(Generative Adversarial Networks) 모델, VAE

import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltK = tf.keras.backendclass Sampling(tf.keras.layers.Layer): def call(self, i

2023년 4월 5일
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Sequential 모델, Keras Dense acivation(활성화 함수)

Sequential 모델은 계층을 선형으로 쌓은 것입니다.다음과 같이 계층 인스턴스 리스트를 생성자에 전달하여 Sequential 모델을 만들 수 있습니다..add() 메소드를 이용해 계층을 쉽게 추가할 수도 있습니다:<평균제곱계열 - 회귀문제>mse : 오차의

2023년 4월 4일
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Air pollution Forecasting LSTM

필수 모듈을 불러온다 . 데이터를 불러온다.문자열 데이터를 확인하고 숫자로 변환해준다.각 컬럼들을 시각적으로 변환하여 본다.지정된 시간에 걸친 오염 변화를 확인하여 준다.데이터를 정리하고데이터프레임의 값을 불러오고 실수형으로 변환한다.MinMaxScaler를 통해 데이

2023년 4월 4일
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딥러닝

Keras란? 파이썬으로 작성되는 고급 신경망 API데이터.

2023년 3월 20일
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케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 CH1

lets keras

2023년 2월 25일
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케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 CH12

lets keras

2023년 2월 23일
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케라스 창시자에게 배우는 딥러닝_12장

생성 모델을 위한 딥러닝 > 지금까지 학습해온 딥러닝을, 예술 창작에 어떻게 쓰일 수 있는지 다양한 각도에서 살펴보자. 텍스트 생성 시퀀스 데이터 생성하기 순환 신경망으로 시퀀스 데이터를 생성하는 방법을 알아보자. 딥러닝에서 시퀀스 데이터를 생성하는 일반적인 방법은

2023년 2월 23일
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케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 CH11

lets eras

2023년 2월 22일
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케라스 창시자에게 배우는 딥러닝_11장(2)

텍스트를 위한 딥러닝(제 2탄) 🗣️ 트랜스포머 아키텍처 도입부 2017년부터 새로운 모델 아키텍처인 트랜스포머(transformer)가 대부분의 자연어 처리 작업에 순환 신경망을 앞지르기 시작하였다. 트랜스포머는 순환층이나 합성곱 층을 사용하지 않고 '뉴럴 어텐

2023년 2월 20일
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케라스 창시자에게 배우는 딥러닝_11장(1)

한국어나 영어 같은 사람의 언어를 어셈블리어, LISP, XML 과 같은 기계를 위해 고안된 언어와 구별하기 위해 자연어(natural language)라고 부른다.자연어는 복잡하고, 모호하고, 불규칙하고, 끊임없이 변화한다. 자연어를 이해할 수 있는 알고리즘을 만드는

2023년 2월 16일
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케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 CH10

lets keras

2023년 2월 15일
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