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[딥러닝] 인공신경망 기초 (2) 및 실습 신경망 학습 입력노드에서 뉴런 모델들 카운트 후에 오른쪽에서 왼쪽으로  입력은 뉴런이 없기에 층수에서 제외  개, 고양이 판단하게 두고 입력데이터와 정답을 알려주고 가중치의 값이 최적값을 위해 반복 학습해라고 하면 역전파 알고리즘으로  텐서플로우가 자동으로 미분해주고 구함 입력층과 중간층 사이에 w값을 랜덤으로 뿌림 그리고 값이 개가 나올수도 아닐수도 -> 오차를 구하고 1과 0 으로 나옴 확률으로 나옴으로 오차를 구한다 모든 데이터의 오차를 구하고 오차 신호를 역전파 알고리즘에 보내주고 한 번 학습  보통 콜백 함수 써서 오차가 줄지 않을 때까지   신경망 학습- 학습이 잘 된다는 의미는 좋은 가중치 값을 구하여 신경망의 출력층 이 원하는 목표치와 점점 가까운 최적의 값을 출력하는 것 - 처음에는 가중.. 2024. 8. 19.
[딥러닝] 인공신경망 기초 인공 신경망 기초뉴런 모델 이해- 인간의 뇌를 모방- 신경망 모델은 뉴런 모델 단위로 구축- 신경 세포가 어떤 역할을 하는지 봐서 확장 시킴- 특징 : 값을 여러개를 받아 하나의 값을 출력하는 함수 형태의 모델생물학적 신경세포의 역할과 구성역할 - 인접한 다른 신경세포들로 부터 자극을 받으며, 이에 반응하여 자체적인 신호를 발생하여 다른 신경세포로 전달하는 역할을 수행 구성 - 외부 신호를 입력받는 수상돌기(dendrite)로부터 신호를 받고 구성된 입력부와 외부로부터 받은 자극이 축적 후 임계값(threshold) 또는 어느 일정수위를 초과하면 전기적 신호생성 후 축삭돌기(axon)를 따라 축삭 말단(axon terminal) 방향으로 전달하는 출력부 생물학적 신경세포의 신호 전달 과정  - 신경세포는.. 2024. 8. 16.
[딥러닝] 넘파이(Numpy) 배열 실습 코랩 https://colab.google/  행렬의 덧셈과 뺄셈    대괄호 두 개는 차원을 나타냄대괄호 바깥쪽이 행 안쪽 대괄호는 열   표에서 열은 axis = 0, 행은 axis = 13d는 가로세로 axis =0, axis =1 뒷면 axis = 2   행렬의 곱행렬의 곱은 내적의 조합         행렬의 전치A.T로 A의 전치행렬을 구함  행렬의 크기 - ndarray 변수명.shape 사용- 행렬 크기는 튜플형으로 반환(소괄호, 수정 안됨)배열의 크기를 알려준다        넘파이 배열의 형상 - shape(4,3,2) : 3차원 배열 내부의 각 축이 가지는 최대 원소의 개수- 1d만 유일하게 가로가 axis 0 - axis 가 증가하는 방향으로 간다. - 튜플 자료형에서 원소가 하나이면 .. 2024. 8. 16.
03 데이터 과학 기반의 빅데이터 분석 빅데이터 산업의 이해- 빅데이터 플랫폼- 빅데이터 에코시스템- 빅데이터 서비스 프레임워크 빅데이터 플랫폼 - 데이터 플랫폼의 발전   데이터 웨어하우스(DW)  - 빅데이터 플랫폼의 개념– 빅데이터를 처리하는 것 – 대량의 데이터를 저장 및 분석, 처리할 수 있는 대용량의 고속 저장 공간과 고성능 계산 능력의 컴퓨팅 인프라를 보유 – 실시간으로 발생하는 빅데이터를 처리 및 분석하여 일관성을 유지하는 데이터 분석도 필요 – 빅 데이터에서 발생하는 개인 정보를 위한 정보 보안 관리체계 지원도 필요 – 빅데이터 플랫폼은 오픈 소스인 하둡을 근간으로 많이 사용 빅데이터 서비스 프레임워크  – 빅데이터 서비스 프레임워크는 빅데이터 시장을 효율적으로 이해하기 위한 것 – 에코시스템(생태계) 안에서 서비스 공급자를 .. 2024. 8. 14.
[딥러닝] #02 넘파이(Numpy) 배열 기초 - 변수 - 변수를 이용한 계산- 변수명의 표기  -자료형 -자료형의 종류  정수와 실수, 문자열 등 넘파이 벡터 - 넘파이 이용         넘파이 이용법 https://colab.research.google.com/ 방문 np에 있는 배열을 리스트 자료형 을 집어넣으면 [2,1], 다차원 벡터   배열은 형변환 해줘야 함 사칙연산이 안됨 넘파이로 정의하고    벡터의 크기np 라는 linalg 에 norm 을함수의 소속을 .으로 나타낸다    np.arange(n) : 0부터 n-1까지 배열 생성 2024. 8. 14.
[딥러닝] #01 인공지능수학 딥러닝 실무응용 -인공신경망모델- 인공지능에 필요한 수학의 기본인공지능수학- 벡터란?*  방향과 크기가 있는 물리량을 나타내는 벡터   - 변위, 속도, 가속도, 힘, 풍속, 전기장 등   - 위치와 무관하게 벡터의 방향과 크기가 같으면 동일한 벡터   - 벡터가 가지는 요소의 수를 벡터의 차원        행렬(matrix) 수 또는 기호, 수식등의 일련의 개체들을 행과 열에 맞추어 직사각형 모양으로 배열한 것으로 괄호로 묶어서 표시   - 정방행렬(square matrix)   행의 개수와 열의 개수가 같은 행렬 - 주대각 성분 (main diagonal entry)  행과 열의 번호가 같은 성분- 단위행렬(unit matrix)    대각선 성분이 1이고, 나머지는 0인 정방행렬   행렬의 덧셈과 .. 2024. 8. 14.