케라스
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[Keras] Embedding Layer에 word2vec 주입하기💫 Computer Science/Python & AI Framework 2020. 2. 21. 17:08
● Embedding Methods NLP task를 수행하기 전, 단어를 벡터로 만드는 임베딩 작업을 케라스를 이용해서 하는 방법은 크게 두 가지가 있습니다. 케라스의 내장 함수인 Embedding()을 사용하기 Pre-trained word embedding 가져와서 Embedding Layer에 주입하기 1. Keras Embedding Layer 예제 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer from tensorflow.keras.prepr..
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[캐글] 중고차 가격 예측 모델2_Gradient Boost, Random Forest💫 Computer Science/Python & AI Framework 2020. 1. 16. 18:34
● Gradient Boost Gradient Boosting Algorithm (GBM)은 회귀분석 또는 분류 분석을 수행할 수 있는 예측모형이며 예측모형의 앙상블 방법론 중 부스팅 계열에 속하는 알고리즘입니다. Gradient Boosting Algorithm은 Tabular format 데이터 (엑셀형태와 같이 X-Y Grid로 되어있는 데이터)에 대한 예측에서 엄청난 성능을 보여주고, 머신러닝 알고리즘 중에서도 가장 예측 성능이 높다고 알려진 알고리즘입니다. 그렇기 때문에 Gradient Boosting Algorithm을 구현한 패키지들이 많습니다. LightGBM, CatBoost, XGBoost 같은 파이썬 패키지들이 모두 Gradient Boosting Algorithm을 구현한 패키지들입..
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[캐글] 중고차 가격 예측 모델1_선형회귀 Linear Regression()💫 Computer Science/Python & AI Framework 2020. 1. 16. 11:34
● Kaggle 캐글(Kaggle)은 머신러닝 대회로 유명한 플랫폼 입니다. 알고리즘 문제를 푸는 백준, 프로그래머스 사이트와 비슷한 개념입니다. 캐글에 있는 여러 데이터셋과 문제들로 데이터 전처리, 모델 설계, 하이퍼파라미터 선택과 튜닝에 대해 익힐 수 있습니다. 경쟁자가 제출한 코드를 볼 수도 있고 다른 경쟁자에 비해 내가 얼마나 잘 풀었는지 확인해 볼 수도 있습니다. 현재 활성화 되고 있는 도전 과제를 풀어 볼 수도 있고, 머신러닝 입문 문제로 유명한 타이타닉 생존자 예측문제, 보스턴 주택 가격문제 등에 대한 데이터셋을 다운 받을 수도 있고 잘 푼사람들의 코드를 보면서 머신러닝 문제의 개념을 익힐 수도 있습니다. 캐글 이용하는 방법 알아보기 캐글 바로가기 ● 중고차 가격 예측 문제 풀어보기 실전 문..
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[Keras] 튜토리얼14(마지막) - 모델 SAVE, LOAD, Tensorboard 이용하기💫 Computer Science/Python & AI Framework 2020. 1. 12. 14:11
새로운 언어나 프레임워크를 배울 때, 예전에는 두꺼운 책을 하나 사서 1장부터 공부 -> 예제 따라하기 이런식으로 공부를 했었는데요. 그렇게 되면 1장만 열심히 하고 뒤로 갈 수록 공부를 안하게 되더라구요..... 저만 그렇나요? 그렇게 기초부터 하나씩 익혀가면 물론 좋겠지만, 사람의 기억력이라는 것이 원래 복습을 안하면 공부한 것에 10%만 남는다고 하잖아요? 그래서 프로그래밍을 아예 모르는 사람이 아니라면 새로운 언어나 프레임워크를 배울 때, 거기에 관련된 개념들의 대표 예제를 먼저 따라해본 후 개념을 대충 익히는 식으로 공부하는 것이 훨씬 효율적이라고 생각합니다. 나중에 실전 프로그래밍을 할 때 비슷한 개념이 나오면 다시 찾아볼때 복습한다고 생각하면서 공부하면 처음부터 두꺼운 책을 공부하는 것과 별..