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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 싶으신 분은 반드시 교재를 구매하실 것을 권해드립니다.

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

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I. 개요

GRU(Gated Recurrent Unit)레이어는 LSTM레이어와 비슷한 역할을 하지만 구조가 더 간단하기 때문에 계산상의 이점이 있고, 어떤 문제에서는 LSTM 레이어보다 좋은 성능을 보여주기도 합니다.¹² 셀로 나타낸 GRU 레이어의 계산 흐름은 LSTM과 비슷하지만, 조금 축약된 모습을 보입니다.³

강의 홍보

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.

도움이 되었다면 Github에 Star를 눌러주세요.

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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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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

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.

1. 구글 클라우드 설정

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

만약 GCP 프로젝트가 없다면, 계정을 연동한다. Go to Cloud Resource Manager
그리고, 비용결제를 위한 카드를 등록한다. Enable billing
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.

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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.

I. Process Mining Intro

모든 비즈니스는 프로세스와 연관이 깊다. 이러한 데이터를 통상적으로 event라고 부르며, 다루는 데이터는 log 데이터와 연관이 깊다. 프로세스 마이닝(Process Mining)은 데이터의 추출, 프로세싱, 그리고 분석의 순으로 진행한다.

데이터 추출 (Extraction): Raw Data를 Event Data로 변환시킨다.
프로세싱 (Processing): 데이터 가공과 비슷하며, 보통 Aggregation, Filtering, Enrichment의 용어가 등장한다.
분석 (Analysis): Performance, Control-Flow 등과 연관된 분석이 진행된다.

우선 빠르게 시각화부터 진행해보자.

library(bupaR)
library(httr)
library(processmapR)
library(edeaR)

url <- 'https://github.com/chloevan/datasets/blob/master/log/log_eat_patterns.RDS?raw=true'
patterns <- readRDS(url(url))
trace_explorer(patients, coverage=1)

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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.

1. 구글 클라우드 설정

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

만약 GCP 프로젝트가 없다면, 계정을 연동한다. Go to Cloud Resource Manager
그리고, 비용결제를 위한 카드를 등록한다. Enable billing
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.

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Tensorflow 2.0 Tutorial ch7.1 - RNN 이론 (2)

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I. 개요

matplotlib 03 Scatter Plot

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Tensorflow 2.0 Tutorial ch7.1 - RNN 이론 (1)

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I. 개요

Tensorflow 2.0 Tutorial ch6.4 - 모형의 성능 높이기

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I. 개요

Tensorflow 2.0 Tutorial ch6.3 - Fashion MNIST with CNN 실습

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I. 개요

Ch04_bigquery_with_R

1. 구글 클라우드 설정

Tensorflow 2.0 Tutorial ch6.1-2 - CNN 이론

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I. 개요

Ch01 Process Analysis Intro

I. Process Mining Intro

Tensorflow 2.0 Tutorial ch5.3 - Fashion MNIST

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I. 개요¹

Ch03_bigquery_with_python

1. 구글 클라우드 설정

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I. 개요

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I. 개요

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I. 개요

1. 구글 클라우드 설정

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I. 개요1

1. 구글 클라우드 설정

I. 개요¹