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ABC부트캠프_2023.04.13 Mnist 실습 Mnist 손글씨 데이터 28x28 흑백 이미지 from tensorflow.keras.datasets.mnist import load_data (train_x, train_y),(test_x,test_y) = load_data() train_x.shape,train_y.shape test_x.shape, test_y.shape >>> ((10000, 28, 28), (10000,)) from PIL import Image img = train_x[0] import matplotlib.pyplot as plt img1 = Image.fromarray(img,mode = "L") plt.imshow(img1) train_y[0] train_x1 = trai..

ABC부트캠프_2023.04.13 선형 분류 과정 [실습] iris_dataset을 이용한 선형 분류모델 만들기 import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris X,y = load_iris(return_X_y = True) from sklearn.model_selection import train_test_split train_x, test_x, train_y, test_y, = train_test_split(X,y,test_size = 0.3, random_state=42, stratify=y) from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Den..

ABC부트캠프_2023.04.12 PART 2 딥러닝 흐름 잡기 딥러닝 과정 ● 머신러닝 과정 데이터 수집 과정 딥러닝 학습과정 문제 목적파악 → 데이터 설계 → 데이터 수집 → 문제분류 → 모델 설정 → 학습 → 검증 → 예측 데이터 설계 및 수집 CIFAR 10 데이터셋 문제 분류 - 분류 (Classification) - 회귀 (Regression) - Logistric Regression - Polynominal Regression( 다항식 회귀) 모델 선정 ● 가중치 𝒛 = 𝒂𝒙 + 𝒃𝒚 + 𝒄 𝐙 = 𝑾𝑿 + 𝒃 𝒙, 𝒚 입력 변수 𝐗 vector 𝒛 출력 변수 𝐙 vector 𝒂, 𝒃 Weight 가중치 𝑾 matrix 𝒄 Bias 편향 𝒃 vector ● 머신러닝 모델 : Decision ..

ABC부트캠프_2023.04.11 PART 1 인공지능이란 인공지능 - 주어진 데이터로 주어진 모델을 최적화하여 새로운 데이터에 대한 결과값을 예측하는 프로그램 학습의 종류 - 지도학습 - 비지도학습 - 강화학습 ● 지도학습(Supervised Learning) 데이터+레이블(Data, Label) → 학습(Learning) → 검증(Validation) → 예측(Prediction) : 데이터에 대한 label,target,정답이 주어진 상태에서 학습, 즉각적인 피드백, 최적화학습 - Regression: 예측 결과값이 continuous value _ XGBosst, Light GBM - Classification : 예측 결과값이 diiscrete value _ CNN, RNN ● 비지도학습(Uns..