Binary Classification

Tensorflow 2.0 Tutorial ch7.3 - 긍정, 부정 감성 분석

Programming, Deep Learning, TensorFlow, Python

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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.

Tutorial

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I. 개요

감성 분석은 입력된 자연어 안의 주관적 의견, 감정 등을 찾아내는 문제입니다. 문장의 긍정/부정이나 긍정/중립/부정을 분류합니다.

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

Programming, Deep Learning, TensorFlow, Python

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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

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

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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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Tensorflow 2.0 Tutorial ch6.4 - 모형의 성능 높이기

Programming, Deep Learning, TensorFlow, Python

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

Programming, Deep Learning, TensorFlow, Python

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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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Tensorflow 2.0 Tutorial ch6.1-2 - CNN 이론

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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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Tensorflow 2.0 Tutorial ch5.3 - Fashion MNIST

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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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Tensorflow 2.0 Tutorial ch5.2 - 다항분류

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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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Tensorflow 2.0 Tutorial ch5.1 - 분류

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I. 분류의 개요

분류는 크게 2가지로 구분됩니다.

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