[파이썬]/딥러닝8 [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. [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. [딥러닝] 딥러닝 모델과 가중치 저장, 로드 및 예측수행 HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 이번 글에서는 "딥러닝 모델과 가중치를 저장하고 로드하는 이유와 그 방법, 그리고 로드한 모델에 대한 예측 수행"에 대한 내용들을 살펴보려 한다. 차례와 사용 툴 및 라이브러리는 아래와 같다. [차례] 첫 번째, 가중치와 모델을 저장하고 불러오는 이유 두 번째, 모델의 가중치 저장 및 불러오기 세 번째, 모델 전체 저장 및 불러오기 네 번째, 불러온 모델에 대한 예측 수행 [사용 툴] - Jupyter notebook(웹 기반 대화형 코딩 환경) [사용 라이브러리 및 모듈] 연산 라이브러리: numpy 딥러닝 라이브러리 및 모델: TensorFlow - tensorflow.keras: 사용자 친화적 인터페이스를 제공하는 TensorFlow의 고수준 API 가중치와 .. 2024. 1. 6. [딥러닝] 드롭아웃(Dropout)의 개념, 사용하는 이유, 사용방법과 이를 적용한 모델의 성능 확인 HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 이번 글에서는 "드롭아웃(Dropout)에 대한 개념과 사용하는 이유, 그리고 사용방법과 이를 적용한 모델의 성능 확인"에 대한 방법들을 살펴보려 한다. 차례와 사용 툴 및 라이브러리는 아래와 같다. [차례] 첫 번째, 드롭아웃(Dropout) 이란? 두 번째, 드롭아웃(Dropout)을 사용하는 이유 세 번째, 드롭아웃(Dropout)의 사용방법 네 번째, 드롭아웃(Dropout)을 적용한 모델의 성능 확인 [사용 툴] - Jupyter notebook(웹 기반 대화형 코딩 환경) [사용 라이브러리 및 모듈] 시각화 라이브러리 및 모듈: matplotlib.pyplot 딥러닝 라이브러리 및 모델: TensorFlow - tensorflow.keras: 사용자 친화.. 2024. 1. 6. [딥러닝] 심층신경망(DNN)에 대한 개념 및 모델 구축 HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 이번 글에서는 "심층신경망(DNN)에 대한 개념 및 모델 구축"에 대한 방법들을 살펴보려 한다. 차례와 사용 툴 및 라이브러리는 아래와 같다. [차례] 첫 번째, 심층신경망(Deep Neural Network, DNN)이란? 두 번째, 심층신경망(DNN) 구축하기 [사용 툴] - Jupyter notebook(웹 기반 대화형 코딩 환경) [사용 라이브러리 및 모듈] 시각화 라이브러리 및 모듈: matplotlib.pyplot 머신러닝 라이브러리 및 모델: scikit-learn - sklearn.model_selection.train_test_split: 훈련 및 테스트 데이터 세트 분리 딥러닝 라이브러리 및 모델: TensorFlow - tensorflow.ker.. 2024. 1. 5. 이전 1 2 다음
