DataScience/TensorFlow[ANN]9 딥러닝 텐서플로우 ANN 손글씨 숫자 예측, y_test가 카테고리컬 데이터라면, 원핫인코딩으로 나온 결과를 argmax를 이용하여 복원 MNIST 손글씨 숫자 예측¶ In [58]: 다음과 같은 ANN 을 만든다¶이미지파일(28X28픽셀)이 입력으로 들어오면, 아웃풋으로는 0~9 까지의 10개 숫자로 분류하는 인공지능! 사진은 2차원 데이터이므로, 우리는 ANN의 입력에, 사진의 픽셀값을 flattening 하여 입력을 줄 것이다. 따라서 입력레이어는 784개, 히든1은 512, 히든2는 512, 아웃풋은 10개의 신경망 구축. In [58]: In [58]: In [59]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from PIL import Image %matplotlib inline In [60]: import tensorflow as tf fro.. 2022. 12. 29. 딥러닝 텐서플로우 이미지 10개로 분류 Saving architecture & Saving network weights, Dropout, validation_data, Flatten안쓰기 Image source: https://www.kaggle.com/ Stage 1: Installing dependencies¶ In [1]: # 코랩은 이미 깔려잇어 pass In [1]: Stage 2: Import dependencies for the project¶ In [2]: import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist Stage 3: Dataset preprocessing¶ Loading the dataset¶ In [3]: (X_train,y_train),(X_test,y_test)= fashion_mnist.load_data() # 넘파이로 받아옴 // (X_tra.. 2022. 12. 29. 딥러닝 텐서플로우 10개로 분류된 패션이미지 분류 예시, softmax, np.argmax(axis=1), overfitting, callbacks A Computer Vision Example¶10개로 분류된 패션 이미지를 분류하는 딥러닝 Start Coding¶ In [1]: # 버전확인 // 버전이 자주바뀌어 함수문제가 일어날수도 있기때무네 import tensorflow as tf print(tf.__version__) 2.9.2 Fashion MNIST 데이터는 tf.keras datasets API에 들어있다. In [2]: mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist # 텐서플로우 기본제공 데이터 In [3]: (X_train, y_train),(X_test, y_test) = mnist.load_data() # 트레인먼저 가져오고 테스트를 가져온다 . # 원래는 storage서버에서 jpg,png등으로 가져온.. 2022. 12. 29. 딥러닝 텐서플로우 leaning rate를 옵티마이저에서 셋팅, 밸리데이션 데이터란 무엇이고 사용법,EarlyStopping 라이브러리 사용법 Auto MPG 데이터셋을 사용하여 1970년대 후반과 1980년대 초반의 자동차 연비를 예측하는 모델을 만듭니다. 이 정보에는 실린더 수, 배기량, 마력(horsepower), 공차 중량 같은 속성이 포함됩니다.¶ In [1]: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt In [ ]: # 구글 드라이브 마운트 In [ ]: In [2]: from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') Mounted at /content/drive In [ ]: # Working Directory 설정 In [3]: import os In [4]: os.chdir.. 2022. 12. 28. 딥러닝 regression 문제, epoch_history, loss(경사)를 눈으로 확인 (오차가 더 떨어질지 보는것) In [ ]: # 50 Startups csv 파일을 가지고, 딥러닝 이용해서 학습하고, 평가까지 해보세요. In [1]: import numpy as np import pandas as pd In [2]: import os In [ ]: In [3]: from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') Mounted at /content/drive In [4]: pwd Out[4]: '/content' In [5]: os.chdir('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/ml_plus') In [7]: pwd Out[7]: '/content/drive/MyDrive.. 2022. 12. 28. 딥러닝 텐서플로우 리그레션(regression) 문제 모델링 하는 방법 자동차 구매 가격 예측¶ PROBLEM STATEMENT¶ 다음과 같은 컬럼을 가지고 있는 데이터셋을 읽어서, 어떠한 고객이 있을때, 그 고객이 얼마정도의 차를 구매할 수 있을지를 예측하여, 그 사람에게 맞는 자동차를 보여주려 한다. Customer Name Customer e-mail Country Gender Age Annual Salary Credit Card Debt Net Worth (순자산) 예측하고자 하는 값 : Car Purchase Amount STEP #0: 라이브러리 임포트 및 코랩 환경 설정¶구글 드라이브 파일 읽기 참고 In [48]: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seab.. 2022. 12. 28. 딥러닝 텐서플로우 분류의문제 GridSearch (저번편에 빈공간에 이어서..) 결론 : 그리드 서치란 하이퍼파라미터의 범위를 설정해두면 최적의 모델을 알아서 찾아서 반환해주는 그런것이다. 용어 정리 epoch 한 번의 epoch는 신경망에서 전체 데이터 셋에 대해 forward pass/backward pass 과정을 거친 것을 말함. 즉, 전체 데이터 셋에 대해 한 번 학습을 완료한 상태 batch_size 메모리의 한계와 속도 저하 때문에 대부분의 경우에는 한 번의 epoch에서 모든 데이터를 한꺼번에 집어넣을 수는 없습니다. 그래서 데이터를 나누어서 주게 되는데 이때 몇 번 나누어서 주는가를 iteration, 각 iteration마다 주는 데이터 사이즈를 batch size라고 합니다. 출처: https://www.slideshare.net/w0ong/ss-82372826 .. 2022. 12. 27. 딥러닝 ANN개념 정리 요약 https://vision-ai.tistory.com/entry/%EC%98%B5%ED%8B%B0%EB%A7%88%EC%9D%B4%EC%A0%80-Optimizer-%EC%A2%85%EB%A5%98 2022. 12. 27. 딥러닝 텐서플로우에서 학습시 epoch 와 batch_size 에 대한 설명, dummy variable trap, 분류의 문제 모델링 하는 방법, 실무 예시 금융상품 갱신 여부 예측하는 ANN¶Churn_Modelling.csv 파일을 보면, 고객 정보와 해당 고객이 금융상품을 갱신했는지 안했는지의 여부에 대한 데이터가 있다. 이 데이터를 가지고 갱신여부를 예측하는 딥러닝을 구성하시오. In [ ]: Neural Networks and Deep Learning¶ In [ ]: In [1]: # Importing the libraries import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns %matplotlib inline In [3]: # Churn_Modelling.csv 파일을 읽어올것이다. # 구글 드라이브를 연동해서 읽어온다. In [4]:.. 2022. 12. 27. 이전 1 다음
