원-핫 인코딩2 [딥러닝] 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 | Chapter 09. 텍스트를 위한 인공 신경망 | Chapter 09. 텍스트를 위한 인공 신경망 학습목표 텍스트와 시계열 데이터 같은 순차 데이터에 잘 맞는 순환 신경망의 개념과 구성 요소에 대해 배움. 케라스 API로 기본적인 순환 신경망에서 고급 순환 신경망을 만들어 영화 감상평을 분류하는 작업에 적용해 봄. 순환 신경망에서 발생하는 문제점과 이를 극복하기 위한 해결책을 살펴봄. Chapter 09. 텍스트를 위한 인공 신경망 - 1) 순차 데이터와 순환 신경망 순차 데이터의 특징을 알고 순환 신경망의 개념을 학습. 키워드로 끝내는 핵심 포인트 순차 데이터는 텍스트나 시계열 데이터와 같이 순서에 의미가 있는 데이터. 대표적인 순차 데이터로는 글, 대화, 일자별 날씨, 일자별 판매 실적 등을 예로 들 수 있음. 순환 신경망은 순차 데이터에 잘 맞는 .. 2022. 5. 18. [딥러닝] 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 | Chapter 07. 딥러닝을 시작합니다 | Chapter 07. 딥러닝을 시작합니다 학습목표 딥러닝의 핵심 알고리즘인 인공 신경망을 배움 대표적인 인공 신경망 라이브러리인 텐서플로와 케라스를 소개 인공 신경망 모델의 훈련을 돕는 도구를 익힘 Chapter 07. 딥러닝을 시작합니다 - 1) 인공 신경망 딥러닝과 인공 신경망 알고리즘을 이해하고 텐서플로를 사용해 간단한 인공 신경망 모델을 만들어 봄. 인공 신경망 모델로 성능 향상 이 절에서는 28*28 크기의 흑백 이미지로 저장된 패션 아이템 데이터셋인 패션 MNIST 데이터셋을 사용했음. 먼저 로지스틱 손실 함수를 사용한 SGDClassifier 모델을 만들어 교차 검증 점수를 확인함. 그 다음 가장 인기있는 딥러닝 라이브러리인 텐서플로와 케라스 API를 소개하고 케라스를 사용해 간단한 인공 신.. 2022. 5. 18. 이전 1 다음
