인공지능
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[Keras] 튜토리얼10 - 앙상블(ensemble)💫 Computer Science/Python & AI Framework 2019. 12. 31. 00:07
● 머신러닝에서 앙상블(ensemble)이란? 앙상블 기법은 동일한 학습 알고리즘을 사용해 여러 모델을 학습하는 기법입니다. 괜찮은 Single Learner(단일 학습기)보다 Weak Learner를 결합하면 더 좋은 성능을 얻을 수 있다는 아이디에서 출발한 방법이기도 합니다. 즉, 성능이 좋지 않은 모델을 모아 성능이 좋은 모델 하나를 만드는 것입니다. Weak Learner : Learner는 특정한 데이터를 이용해 인스턴스화 한 모델을 뜻하며, Weak Learner는 최종적인 결과물보다 상대적으로 정확하지 않은 결과를 보이는 learner를 말합니다. 예전에는 Kaggle(국제적인 머신러닝 문제풀이 사이트)에서 평타이상을 치는 모델로 랜덤포레스트를 사용하였는데 요즘에는 XGBoost를 많이 사용..
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[Keras] 튜토리얼9 - MLP(MultiLayer Perceptron) 구현하기💫 Computer Science/Python & AI Framework 2019. 12. 30. 08:53
● 신경망(Neural Network)의 발전 단층 신경망 : 입력층 + 출력층 다층 신경망 : 입력층 + 히든층 + 출력층 심층 신경망 : 입력층 + 2개이상의 히든층 + 출력층 ● MLP(MultiLayer Perceptron) 다층 퍼셉트론 이란? 퍼셉트론으로 이루어진 층(layer) 여러 개를 순차적으로 붙여놓은 형태입니다. 입력에 가까운 층을 아래에 있다고 하고, 출력에 가까운 층을 위에 있다고 합니다. 신호는 아래에서 위로 계속 움직이며, MLP에서는 인접한 층의 퍼셉트론간의 연결은 있어도 같은 층의 퍼셉트론끼리의 연결은 없습니다. 또, 한번 지나간 층으로 다시 연결되는 피드백(feedback)도 없습니다. 각 층은 그래프 구조에서 하나의 노드처럼 동작합니다. 즉, 입력이 들어오면 연산을 한 ..
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[딥러닝] 선형회귀와 로지스틱회귀✨ AI 2019. 12. 22. 21:28
● 회귀(Regression)란? 먼저 '회귀'라는 말은 '한바퀴 돌아 제자리로 돌아가다'라는 뜻입니다. 먼저 회귀(Regression)이라는 용어 때문에 회귀모델을 이해하는데 약간의 혼란이 있을 수 있습니다. 사실 회귀모델에서 회귀의 정확한 의미는 '평균으로의 회귀'라는 뜻이라고 봐도 무방합니다. 데이터의 실측치와 모델의 실측치 사이의 차이, 즉 회귀식에서 오차항에 대한 관측치(잔차)가 평균으로 회귀하는 것이 바로 '회귀' 입니다. 정확한 모델에서는 잔차가 평균 0으로 회귀하게 됩니다. 어째서 '회귀'라고 불리는가? - 회귀 모델과 회귀 분석이란? 회귀모델이란, 어떤 연속성 데이터 x, y의 원인이라고 추정되는 관계를 추정하기 위해 만든 모델을 말합니다. ( y = f(x) ) 그렇게 추정한 관계를 입..
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[Keras] 튜토리얼8 - 함수형으로 모델 구축(functional API)💫 Computer Science/Python & AI Framework 2019. 12. 21. 23:39
지금까지 예제에 사용했던 모델을 설계하는 방식은 sequential API를 사용한 것 입니다. 하지만 sequential API는 여러층을 공유하거나, 다양한 종류의 입출력을 사용하는 등의 복잡한 모델을 만드는 일을 하기에는 한계가 있습니다. 이번 포스팅에서는 복잡한 모델을 생성할 수 있는 방식은 functioanl API(함수형 API)에 대해서 알아봅시다. ● Sequential API 1 2 3 4 from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense model=Sequential() model.add(Dense(3, input_dim=4, activation='softmax')) cs seq..