Deep Learning

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본 Tutorial은 교재 시작하세요 텐서플로 2.0 프로그래밍의 강사에게 국비교육 강의를 듣는 사람들에게 자료 제공을 목적으로 제작하였습니다.
강사의 주관적인 판단으로 압축해서 자료를 정리하였기 때문에, 자세하게 공부를 하고 싶은 반드시 교재를 구매하실 것을 권해드립니다.

본 교재 외에 강사가 추가한 내용에 대한 Reference를 확인하셔서, 추가적으로 학습하시는 것을 권유드립니다.

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I. 개요

순환 신경망(Recurrent Neural Network; RNN)은 지금까지 살펴본 네트워크와는 입력을 받아들이는 방식과 처리하는 방식에 약간 차이가 있습니다. 순환 신경망은 순서가 있는 데이터를 입력으로 받고, 같은 네트워크를 이용해 변화하는 입력에 대한 출력을 얻어냅니다.

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I. 개요

성능을 높이는 데는 그 중 대표적이면서 쉬운 두 가지 방법은 더 많은 레이어 쌓기와 이미지 보강(Image Augmentation) 기법입니다.

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I. 개요

이번 장은 앞에서 이론만 설명했기 때문에 이번에는 실습 위주로 진행합니다. 컨볼루션 레이어와 풀링 레이어, 드롭아웃을 사용해서 분류 문제를 푸는데 어떻게 해야 성능이 개선 되는지 알아봅니다.

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I. 개요

교재 Chapter 6.1과 Chapter 6.2에 CNN의 기본적인 이론 배경들이 있습니다. 교재를 구매해서 꼭 한번 읽어보시기를 바랍니다. 주요 키워드를 정리하면 다음과 같습니다.

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I. 개요¹

MNIST는 머신러닝의 고전적인 문제로 손으로 쓴 숫자 글씨를 모아놓은 데이터 세트이며, Fashion MNIST는 손글씨가 아닌 옷과 신발, 가방의 이미지 등을 모아 놓는다. 그레이스케일 이미지²라는 점과 범주의 수가 10개라는 점, 각 이미지의 크기가 28X28 픽셀이라는 점은 MNIST와 동일하지만 좀 더 어려운 문제로 평가됩니다.

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I. 다항분류

지난 시간에 이항 분류에 대해 배웠다면 이번 시간에는 다항 분류에 대해서 배우는 시간을 갖도록 합니다. 다항 분류는 범주의 수가 2개를 초과하는 경우를 말합니다. 와인 데이터의 품질은 0에서 10까지의 숫자로 구분이 되어 있기 때문에, 품질을 종속변수로 생각하고 분류 할 수 있습니다.

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I. 분류의 개요

분류는 크게 2가지로 구분됩니다.

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I. 개요 및 데이터 불러오기

딥러닝 네트워크를 이용한 회귀를 통해 보스턴 주택 가격 데이터세트(Boston Housing Dataset)을 이용한 주택 가격 예측 네트워크를 만들어본다.

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I. 개요 및 소스코드

회귀 모형에서도 딥러닝 네트워크를 만들 수 있습니다.

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I. 기본개념

비선형 회귀(Nonlinear Regression)는 선형 회귀로는 표현할 수 없는 데이터의 경향성을 설명하기 위한 회귀입니다. 이 가운데 $x^2$, $x^3$ 등의 다항식을 이용한 회귀를 다항회귀(Polynomial Regression)라고 합니다.

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I. 개요

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I. 개요1

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I. 다항분류

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