Python

공지

• 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 싶으신 분은 반드시 교재를 구매하실 것을 권해드립니다.

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

Tutorial

이전 강의가 궁금하신 분들은 아래에서 선택하여 추가 학습 하시기를 바랍니다.

• Google Colab Tensorflow 2.0 Installation
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch3.3.1 - 난수 생성 및 시그모이드 함수
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch3.3.2 - 난수 생성 및 시그모이드 함수 편향성
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch3.3.3 - 첫번째 신경망 네트워크 - AND
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch3.3.4 - 두번째 신경망 네트워크 - OR
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch3.3.5 - 세번째 신경망 네트워크 - XOR
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch4.1 - 선형회귀
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch4.2 - 다항회귀
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch4.3 - 딥러닝 네트워크를 이용한 회귀
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch4.4 - 보스턴 주택 가격 데이터세트
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch5.1 - 분류
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch5.2 - 다항분류
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch5.3 - Fashion MNIST
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch6.1-2 - CNN 이론
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch6.3 - Fashion MNIST with CNN 실습
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch6.4 - 모형의 성능 높이기
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch7.1 - RNN 이론 (1)
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch7.1 - RNN 이론 (2)
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch7.3 - 긍정, 부정 감성 분석
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch7.4 - (1) 단어 단위 생성
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch7.4 - (2) 단어 단위 생성
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch8.1 - 텐서플로 허브
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch8.2 - 전이 학습과 & Kaggle 대회
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch8.3.1 - 컨볼루션 신경망을 사용한 텍스처 합성
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch8.3.2 - 컨볼루션 신경망을 사용한 신경 스타일 전이

I. 개요

• 오토인코더(AutoEncoder)는 입력에 대한 출력을 학습해야 한다는 점은 기존 지도학습 네트워크와 동일합니다.
• 그러나 그 출력이 입력과 동일하다는 점이 조금 다릅니다.
• 오토인코더는 자기 자신을 재생성하는 네트워크입니다.

1. 구글 클라우드 설정

본격적인 빅쿼리 실습에 앞서서, Python과 연동하는 예제를 준비하였다. 빅쿼리 시작에 앞서서 선행적으로 클라우드 사용을 해야 한다.

1. 만약 GCP 프로젝트가 없다면, 계정을 연동한다. Go to Cloud Resource Manager
2. 그리고, 비용결제를 위한 카드를 등록한다. Enable billing
3. 마지막으로 BigQuery API를 사용해야 하기 때문에 빅쿼리 API 사용허가를 내준다.Enable BigQuery

위 API를 이용하지 않으면 Python 또는 R과 연동해서 사용할 수는 없다. 자주 쓰는것이 아니라면 비용은 거의 발생하지 않으니 염려하지 않아도 된다. 비용관리에 대한 자세한 내용은 BigQuery 권장사항: 비용 관리에서 확인하기를 바란다.

1. 구글 클라우드 설정

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2. 그리고, 비용결제를 위한 카드를 등록한다. Enable billing
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위 API를 이용하지 않으면 Python 또는 R과 연동해서 사용할 수는 없다. 자주 쓰는것이 아니라면 비용은 거의 발생하지 않으니 염려하지 않아도 된다. 비용관리에 대한 자세한 내용은 BigQuery 권장사항: 비용 관리에서 확인하기를 바란다.

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• 취준생을 위한 강의를 제작하였습니다.
• 본 블로그를 통해서 강의를 수강하신 분은 게시글 제목과 링크를 수강하여 인프런 메시지를 통해 보내주시기를 바랍니다.
  • 스타벅스 아이스 아메리카노를 선물로 보내드리겠습니다.
• [비전공자 대환영] 제로베이스도 쉽게 입문하는 파이썬 데이터 분석 - 캐글입문기

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제 수업을 듣는 사람들이 계속적으로 실습할 수 있도록 강의 파일을 만들었습니다. 늘 도움이 되기를 바라며. 참고했던 교재 및 Reference는 꼭 확인하셔서 교재 구매 또는 관련 Reference를 확인하시기를 바랍니다.

• 원문: 6 Different Ways to Compensate for Missing Values In a Dataset (Data Imputation with examples)

I. Overview

실제 데이터를 다루다보면 여러가지 이유로 결측치와 마주하게 된다. 특별한 이유가 없다면, 현업에서는 당연히 NA를 처리해야 한다. 그렇지 않다면 데이터 분석(시각화, 통계, 머신러닝 모형)에 영향을 줄 수 밖에 없다.

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• Tensorflow 2.0 Tutorial ch4.4 - 보스턴 주택 가격 데이터세트
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch5.1 - 분류
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch5.2 - 다항분류
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch5.3 - Fashion MNIST
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch6.1-2 - CNN 이론
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch6.3 - Fashion MNIST with CNN 실습
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch6.4 - 모형의 성능 높이기
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch7.1 - RNN 이론 (1)
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• Tensorflow 2.0 Tutorial ch7.4 - (1) 단어 단위 생성
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch7.4 - (2) 단어 단위 생성
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch8.1 - 텐서플로 허브
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch8.2 - 전이 학습과 & Kaggle 대회
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch8.3.1 - 컨볼루션 신경망을 사용한 텍스처 합성

I. 개요

2015년, 딥러닝과 예술의 만남으로 큰 화제가 되었던 신경 스타일 전이 논문¹은 반 고흐의 (별이 빛나는 밤에)라는 그림과 풍경 사진을 합성해서 반 고흐가 그린 것 같은 스타일의 풍경 이미지를 만들었고, 프리즈마등의 앱은 이 알고리즘을 빠르게 탑재해서 인기를 끌었습니다.

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I. 개요

파이썬 처음 입문하는 사람들을 위해서 작성하였다. Python으로 코드를 작성하다보면, 매우 빈번히 For-loop 구문을 확인할 수 있다. 간단한 코드로 For-loop를 확인해보자.

II. Loop over list

간단하게 for-loop를 작성해보자.

# double list
num = [1.72, 1.67, 1.71, 1.89]
for height in num:
  print(height)

1.72
1.67
1.71
1.89

순서대로 출력됨을 볼 수 있다.

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2015년, 딥러닝과 예술의 만남으로 큰 화제가 되었던 신경 스타일 전이 논문¹은 반 고흐의 (별이 빛나는 밤에)라는 그림과 풍경 사진을 합성해서 반 고흐가 그린 것 같은 스타일의 풍경 이미지를 만들었고, 프리즈마등의 앱은 이 알고리즘을 빠르게 탑재해서 인기를 끌었습니다.

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I. 개요

전이 학습이란 미리 훈련된 모델을 다른 작업에 사용하기 위해 추가적인 학습을 시키는 것입니다. 이 때 훈련된 모델은 데이터에서 유의미한 특징(feature)을 뽑아내기 위한 특징 추출기(Feature Extractor)로 쓰이거나, 모델의 일부를 재학습시키기도 합니다.