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Python/DeepLearning12

딥러닝 - 이미지 분류 2) 모델 생성 및 확인 딥러닝 - 이미지 분류 1) Data Preprocessing 이런 형태의 이미지를 gray scale image라고 한다 흔히 말하는 흑백 이미지라고 생각하면 되겠다 자세히는 흑과 백 사이의 색들이 조합된 이미지 즉 회색으로 표현한것이라 그레이 스케일 이미지인 hani08.tistory.com from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten def build_model() : model = Sequential() model.add( Flatten( ) ) model.add( Dense( 128, 'relu' ) ) model.add( Dense( 10, 'softmax' ) ).. 2024. 4. 18.
딥러닝 - 이미지 분류 1) Data Preprocessing 이런 형태의 이미지를 gray scale image라고 한다 흔히 말하는 흑백 이미지라고 생각하면 되겠다 자세히는 흑과 백 사이의 색들이 조합된 이미지 즉 회색으로 표현한것이라 그레이 스케일 이미지인 것 from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist 우선 위의 이미지 파일을 쓰기위해 텐서플로우의 케라스 데이터셋의 모듈을 이용해 패션 엠니스트를 임포트해주고 (X_train, y_train), (X_test, y_test) = fashion_mnist.load_data() 로드데이터로 데이터를 불러옴과 동시에 (X_train, y_train), (X_test, y_test) 로 저장해준다 이전 머신러닝할때의 트레인 테스트 스플릿과는 살짝 다른데 이 함수를 만든 .. 2024. 4. 18.
딥러닝 - 조건 성립 정지법 callbacks.EarlyStopping callback이란? 내가 만든 함수를, 프레임워크가 특정 시점에 실행 시켜 주는것 early_stop = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience = 15) tf.keras.callbacks.EarlyStopping 은 훈련 중 모델의 성능이 개선되지 않을 경우 학습을 조기에 중단하는 콜백 이며 monitor 는 모니터링할 것을 지정하는 여기서는 'val_loss'를 지정 검증 데이터셋의 손실값을 지켜볼것이다 patience는 인내심 이라는 뜻이며 학습도중 검증데이터값이 개선되지 않는 상황이 연출 될때 중단할지를 지정 15로 설정하게 되면 에포크 도중 성능 향상이 없는 15번째가 오면 학습을 중단한다 이는 오버핏팅을 방지하기 위함이다.. 2024. 4. 17.
딥러닝 - GridSearch 그리드서치 (베스트 모델 찾기) ! pip install scikeras sci keras 인스톨을 먼저 해준뒤 from scikeras.wrappers import KerasClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense 필요한 모듈들을 모두 임포트 해주자 def build_model(optimizer = 'adam'): model = Sequential() model.add(Dense(8, 'relu', input_shape = (11, ))) model.add(Dense(6, 'relu')) model.add(Dense(1,'sigmoid')) model.. 2024. 4. 17.
딥러닝 - New 데이터의 예측법 일반적인 머신러닝때와 별 다를것 없다 일단 컬럼 순서대로 본 뒤에 컬럼 순서대로 입력 해준다 new_data = [[ 600, 'France', 'Male', 40, 3, 60000, 2, 1, 1, 50000 ]] 이때 리스트에 리스트를 넣어줘 바로 2차원배열로 만들어주면 편하다 pd.DataFrame(new_data) 그 뒤에 데이터프레임으로 만들어주고 df_new_data.columns= ( 'CreditScore','Geography','Gender','Age','Tenure','Balance','NumOfProducts','HasCrCard','IsActiveMember','EstimatedSalary' ) 컬럼들을 입력해주자 이때 처음부터 딕셔너리 형태로 만들어주었다면 이 과정은 생략된다 그 .. 2024. 4. 17.
ANN - 개념정리 원하는 데이터를 얻기 위해 가공한 데이터들의 column값들이 입력되며 가중치에 의해 변형되어 합산되고 액티베이션함수에 의해서 다음 뉴런에게로 전파된다 액티베이션 함수에는 이런것들이 있다 그리고 그렇게 전달받은 히든레이어들은 그걸 다시아웃풋 레이어로 다시 전달한다 히든레이어는 몇개가 될지 모른다 사용자가 설정하는데로 정해지기 때문에 1개일수도 100개 일수도 있다 다만 1개 일때보다 100개일때 데이터처리가 늦을것이며 정확해질것이다 보통의 딥러닝은 이런식으로 진행되며 좌측 인풋레이어에서 데이터를 입력받아 우측 아웃풋레이어까지 가중치와 함수에 의해 수정의 수정을 거치며 답을 도출해내고 다시 좌측으로 한칸한칸 돌아가며 다시 수정의 수정을 거치게 된다 이것을 1회 하는것을 epochs라고 한다 이렇게 해서 하.. 2024. 4. 16.

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