All79 [딥러닝] 합성곱신경망(CNN) 개념부터 모델 구축까지 HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 이번 글에서는 "합성곱신경망의 개념부터 모델 구축"에 대한 내용들을 살펴보려 한다. 차례와 사용 툴 및 라이브러리는 아래와 같다. [차례] 첫 번째, 합성곱신경망(Convolutional Neural Network; CNN) 개념 두 번째, 합성곱신경망(CNN) 특징 세 번째, 합성곱신경망(CNN) 구조 네 번째, 합성곱 연산 다섯 번째, 합성곱신경망(CNN) 모델 구축 [사용 툴] - Jupyter notebook(웹 기반 대화형 코딩 환경) [사용 라이브러리 및 모듈] 딥러닝 라이브러리 및 모델: TensorFlow - tensorflow.keras: 사용자 친화적 인터페이스를 제공하는 TensorFlow의 고수준 API - tensorflow.keras.uti.. 2024. 1. 16. [딥러닝] 자연어 처리를 위한 말뭉치와 이를 활용한 단어 사전 구축 HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 이번 글에서는 "자연어 처리(NLP)의 핵심 개념인 말뭉치와 이를 활용한 단어 사전 구축"에 대한 내용들을 살펴보려 한다. 차례와 사용 툴 및 라이브러리는 아래와 같다. [차례] 첫 번째, 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 개요 두 번째, 말뭉의 이해와 활용 세 번째, 단어 사전 구축 [사용 툴] - Jupyter notebook(웹 기반 대화형 코딩 환경 [사용 라이브러리 및 모듈] 딥러닝 라이브러리 및 모델: TensorFlow - tensorflow.keras.preprocessing.text.Tokenizer: 토큰화 및 숫자 인덱스로 변환 - tensorflow.keras.preprocessing.sequence.pa.. 2024. 1. 9. [머신러닝] 앙상블 모델과 학습방법(배깅, 부스팅)+랜덤 포레스트 모델 구축 및 성능 평가 이번 글에서는 "앙상블(Ensemble) 모델에 대한 개념부터 이를 적용한 랜덤 포레스트 모델 구축 및 성능 평가"에 대한 내용들을 살펴보려 한다. 차례와 사용 툴 및 라이브러리는 아래와 같다. [차례] 첫 번째, 앙상블(Ensemble) 모델이란? 두 번째, 앙상블 모델을 사용하는 이유 세 번째, 앙상블 모델의 학습 방법 - 배깅(Bagging) 네 번째, 앙상블 모델의 학습 방법 - 부스팅(Boosting) 다섯 번째, 랜덤 포레스트(Randomforest) - 모델 구축 및 성능 평가 [사용 툴] - Jupyter notebook(웹 기반 대화형 코딩 환경 [사용 라이브러리 및 모듈] 데이터 분석 라이브러리: pandas 연산 라이브러리: numpy 머신러닝 라이브러리 및 모델: scikit-lea.. 2024. 1. 8. [머신러닝] 트리(Tree) 구조의 이해 이번 글에서는 " 트리(Tree)의 개념부터 트리 구조의 작동원리"에 대한 내용들을 살펴보려 한다. 차례와 사용 툴 및 라이브러리는 아래와 같다. [차례] 첫 번째, 트리(Tree)란? 두 번째, 트리의 중요성 세 번째, 트리의 구조 네 번째, 트리 구조의 작동 원리 [사용 툴] - Jupyter notebook(웹 기반 대화형 코딩 환경 트리(Tree)란? 트리(Tree)는 계층적인 구조를 가진 데이터를 표현하고 관리하기 위해 사용되는 자료구조이다. 가계도를 예로 들면, '조상'이라는 개념은 트리에서 '루트(Root)'에 해당하며, '가족 구성원'은 트리에서 '노드(Node)'에 해당한다. 또한, 가족 구성원들 간의 '관계'를 나타내는 선을 트리에서는 '엣지(Edge)'라고 칭한다. 이런 식으로 트리는.. 2024. 1. 7. [머신러닝] GridSearchCV를 활용한 하이퍼파라미터 튜닝 이해하기 HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 이번 글에서는 "GridSearchCV의 개념부터 사용방법"에 대한 내용들을 살펴보려 한다. 차례와 사용 툴 및 라이브러리는 아래와 같다. [차례] 첫 번째, GridSearchCV의 개념 두 번째, GridSearchCV를 사용하는 이유 세 번째, GridSearchCV의 파라미터 설정 네 번째, 하이퍼파라미터 설정(param_grid) 다섯 번째, GridSearchCV 사용방법 [사용 툴] - Jupyter notebook(웹 기반 대화형 코딩 환경) [사용 라이브러리 및 모듈] 머신러닝 라이브러리 및 모델: scikit-learn - sklearn.model_selection.GridSearchCV: 하이퍼파라미터 튜닝 - sklearn.ensemble. R.. 2024. 1. 7. [딥러닝] 콜백함수를 활용한 딥러닝 모델 성능 최적화 HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 이번 글에서는 "콜백함수의 개념부터 사용 방법"에 대한 내용들을 살펴보려 한다. 차례와 사용 툴 및 라이브러리는 아래와 같다. [차례] 첫 번째, 콜백함수(Callback Function)란? 두 번째, 콜백 함수를 사용하는 이유 세 번째, 콜백 함수의 종류 네 번째, 콜백 함수 사용 방법 [사용 툴] - Jupyter notebook(웹 기반 대화형 코딩 환경) [사용 라이브러리 및 모듈] 딥러닝 라이브러리 및 모델: TensorFlow - tensorflow.keras: 사용자 친화적 인터페이스를 제공하는 TensorFlow의 고수준 API 콜백함수(Callback Function)란? 콜백 함수라는 단어는 '되돌려주다' 혹은 '전달하다'라는 의미의 '콜백(Ca.. 2024. 1. 7. 이전 1 2 3 4 ··· 14 다음
