THIS IS ELLIE

Colaboratory(또는 줄여서 'Colab')를 사용하면 브라우저에서 Python을 작성하고 실행할 수 있습니다. 많이들 편리하게 사용하곤 합니다. Google 드라이브 계정에서 스프레드시트를 통해 사용할 수도 있습니다. Google 드라이브에 추가해보도록 하겠습니다. 구글 드라이브를 열어줍니다. 왼쪽 메뉴에 새로 만들기 버튼을 눌러줍니다. 그리고 더보기를 눌러줍니다. 다음으론 연결할 앱 더보기를 눌러줍니다. (저는 이전에 설치했어서 Google Golaboratory가 메뉴 내에 뜨지만, 설치되어 있지 않으면 안 뜹니다.) 그럼 이 창이 뜰 거예요. 다음에 Colaboratory를 검색해줍니다. 그리고 설치를 눌러줍니다. 그럼 설치됨이라고 표시가 뜰 거예요. 다음 동일하게 왼쪽 메뉴에서 새로 만들..

seed = 0 numpy.random.seed(seed) tf.set_random_seed(seed) seed값을 생성해 주는데 AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'set_random_seed' 에러가 발생했다. 문서를 확인해보니 변경되었다. tf.set_random_seed(seed) 대신 아래와 동일하게 사용해주면 된다. tf.random.set_seed(seed) https://www.tensorflow.org/versions/r2.0/api_docs/python/tf/random/set_seed tf.random.set_seed | TensorFlow Core r2.0 Sets the graph-level random seed. Ali..

퍼셉트론 Perceptron 인공신경망의 한 종류이며 신경망을 이루는 가장 중요한 기본 단위이다. 입력 값과 활성화 함수를 사용해 출력 값을 다음으로 넘기는 가장 작은 신경망 단위이다. 각 노드의 가중치와 입력치를 곱한 것을 모두 합한 값이 활성함수에 의해 판단되는데, 그 값이 임계치(보통 0)보다 크면 뉴런이 활성화되고 결과값으로 1을 출력한다. 뉴런이 활성화되지 않으면 결과값으로 -1을 출력한다. 단층 퍼셉트론의 한계 단층 퍼셉트론은 XOR연산이 불가능하다. XOR은 입력 값 두개가 다를 경우에만 1이 출력된다. AND OR XOR 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 왼쪽에서부터 차례로 AND, OR, XOR을 나타낸다. AND와 OR은 직선을 그어서 1인 결과 값..

로지스틱 회귀 logistic regression 로지스틱 회귀는 독립 변수의 선형 결합을 이용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는 데 사용되는 통계 기법이다. 로지스틱 회귀의 목적은 일반적인 회귀 분석의 목표와 동일하게 종속 변수와 독립 변수간의 관계를 구체적인 함수로 나타내어 향후 예측 모델에 사용하는 것이다. 이는 독립 변수의 선형 결합으로 종속 변수를 설명한다는 관점에서는 선형 회귀 분석과 유사하다. 하지만 로지스틱 회귀는 선형 회귀 분석과는 다르게 종속 변수가 범주형 데이터를 대상으로 하여 입력 데이터가 주어졌을 때 해당 데이터의 결과가 특정 분류로 나뉘기 때문에 일종의 분류 기법으로 볼 수 있다. 로지스틱 회귀는 이항 또는 다항형이 될 수 있다. - 이항형 로지스틱 회귀는 종속 변수의 결과가 (..

2020/04/08 - [공부 👩‍💻/Deep Learning] - 선형 회귀와 최소제곱법 선형 회귀와 최소제곱법 선형 회귀 linear regression 선형 회귀는 종속 변수 y와 한 개 이상의 독립변수 X와의 선형 상관관계를 모델링하는 회기 분석 기법이다. 한 개의 독립변수가 있으면 단순 선형 회귀, 둘 이상이면 다중 선형 회귀.. hyerios.tistory.com 최소제곱법으로 최선의 직선을 구했지만, 여러 개의 입력을 처리하기에는 무리가 있다. 여러 개의 입력을 처리할 때는 임의의 선을 그리고 이 선이 최선의 직선인가 평가하여 수정하는 방법을 사용한다. 오차를 평가하는 방법 중 가장 많이 사용되는 평균 제곱근 오차에 대해서 알아본다. 평균 제곱근 오차 Root Mean Square Error..

선형 회귀 linear regression 선형 회귀는 종속 변수 y와 한 개 이상의 독립변수 X와의 선형 상관관계를 모델링하는 회기 분석 기법이다. 한 개의 독립변수가 있으면 단순 선형 회귀, 둘 이상이면 다중 선형 회귀라한다. (x값에 따라서 y가 변하기 때문에 y는 종속변수이고, x는 독립적으로 변할 수 있어서 독립변수라 한다.) 선형 회귀는 선형 예측 함수를 사용해 회귀식을 모델링하며, 알려지지 않은 파라미터는 데이터로부터 추정할 수 있다. 즉 데이터를 수집해 예측 선형 함수를 만들고(선의 방향을 설정하고), 함수를 기반으로 다음을 예측할 수 있다. ex) 학습시간에 따른 성적 선형 회귀는 딥러닝에서 사용되는 계산 원리 중 하나기 때문에 반드시 이해할 필요가 있다, 선형은 직선이기 때문에 일차함수..

2020/04/03 - [공부 👩‍💻/Deep Learning] - 인공지능 머신러닝 딥러닝이란 인공지능 머신러닝 딥러닝의 개념에 대해서 알아보았다. 머신러닝은 컴퓨터가 학습할 수 있도록 알고리즘과 기술을 개발하는 분야이다. 이때 학습이라는 단어는 데이터가 입력되고 패턴이 분석되는 과정을 말한다. 결과적으로 우리는 많은 데이터를 통해 규칙을 발견해서 새로운 결과를 예측하는 과정을 해야 한다. 여기서 키워드는 규칙 발견이라고 생각한다. 왜냐하면 발견된 규칙을 통해서 새로운 결과를 도출하기 때문에 얼마나 정확하게 규칙을 발견하느냐도 중요하다. 이러한 발견 과정에서 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신, 딥러닝 방법이 생겼다. 그중에서도 오늘은 랜덤 포레스트 방법 & 서포트 벡터 머신 방법에 대해서 알아보려 한다..

배우고 싶었고 욕심나던 분야인 딥러닝을 드디어 드디어 공부하기 시작한다. 차근차근 학습한 내용을 기록해봐야겠다. 인공 지능, 머신 러닝, 딥러닝이란 인공 지능 artificial intelligence 혹은 machine intelligence (AI) 인간의 지능을 갖고 있는 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템이며, 인간의 지능을 기계 등에 인공적으로 시연한 것이다. https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5 인공지능 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 위키백과, 우리 모두의 백과사전. 둘러보기로 가기 검색하러 가기 인공지능(영어: artificial intelligence 혹은 machine intelligence)은 인간의 지능을 ..