Tensorflow - GridSearch 최적의 하이퍼 파라미터 찾기
해당 데이터프레임은 이전 포스팅과 이어지기 때문에 실습하면서 이해를 원하시면 이전 포스팅을 확인해주시길 바랍니다. 이번 포스팅에서는 GridSearch를 이용하여 최적의 하이퍼 파라미터를 찾는 절차와 소스 코드를 공유합니다. 이전 포스팅 : Tensorflow - ANN(인공신경망)으로 딥러닝하기 필요한 라이브러리 호출 from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense 인공지능 모델링 함수 정의 def build_classifier(optimizer)..
- AI & ML/Machine Learning (Python)
- · 2022. 6. 10.
Tensorflow - ANN(인공신경망) 분류 문제의 모델 딥러닝
예시로 사용될 데이터프레임 금융상품 갱신 여부 예측하는 인공신경망 구성하기 df = pd.read_csv('Churn_Modelling.csv') df.head() 라이브러리 호출 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns import tensorflow as tf from tensorflow import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense 학습 할 데이터와 예측 데이터 설정 학습 데이터 X 학습에 필요한 데이터만 추출 # 학습할 데이터 설정 [CreditScore:EstimatedSala..
- AI & ML/Machine Learning (Python)
- · 2022. 6. 10.
딥러닝 - 텐서플로우의 기초, 개념, 간단 예시
텐서플로우 (TensorFlow) 머신러닝을 위한 엔드 투 엔드 오픈 플랫폼 머신러닝 모델을 쉽게 만들 수 있음 케라스 기반 케라스 (Keras) 사용자 친화적인 API를 사용 신속한 프로토타입 제작, 최첨단 연구 및 프로덕션 가능 텐서플로우의 상위 수준 API는 신경망을 정의하고 학습시키기 위해 케라스를 기반으로 함 사용하기 전에... 구글 코랩 (Colab) 머신 러닝 용도로 사용하기 때문에 텐서플로우가 내장되어 있음, 설치 할 필요 X 아나콘다 환경 (Python, Jupyter Notebook) 데이터 분석 용도로 사용하기 때문에 텐서플로우가 없음, 설치해야 함 conda install tensorflow 텐서플로우 라이브러리 호출 import tensorflow as tf from tensorf..
- AI & ML/Machine Learning (Python)
- · 2022. 6. 10.
인공신경망과 딥러닝의 기초, 개념
인공 신경망 (Artificial Neural Network, ANN) 생물학의 신경망(동물의 중추신경계 중 특히 뇌)에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)이 학습을 통해 시냅스의 결합 세기를 변화시켜 문제 해결 능력을 가지는 모델 하나의 수학식을 여러개로 이어서 연결 한 것 y(x) -> y // (입력 x = aw+b2+...) 인공 신경망의 활성 함수 (Activation Function) 인공 신경망에서 입력을 변환하는 함수 대표적으로 ReLU, 시그모이드, 쌍곡탄젠트 함수 등 우리가 학습하는 현재 단계에서는 굳이 다 외울 필요 없음, 그냥 이런게 있다 정도로만~ 심층 학습 (Deep Learning, 딥 러닝) 여러 비선형 변환기법의 조합을..
- AI & ML/Machine Learning (Python)
- · 2022. 6. 9.
