딥러닝입문2 딥러닝 입문( DNN 이진분류) 1. 전체 학습 : epoch X #epochs : 미니배치 만들어 학습 및 검증을 진행하고 best_model weights를 구한다. Training ---------> Validation --------------->Epoch 종료 ----------------->Epoch 시작 ---->train ( 매 training epoch이 끝날 때마다 validation을 해준다) 2. Logistic Regression n차원 입력 벡터를 넣으면 m차원 출력 벡터가 나오는 로지스틱 회귀 3. 시그모이드 함수를 사용하는 이유 이 사람은 COVID-19 바이러스에 걸렸는가? 입력 : 키, 몸무게, 혈압, 혈중 산소농도, 염증수치 출력 : True/False = 로지스틱 회귀는 sigmoid를 사용하므로 결.. 2021. 7. 22. 딥 러닝 차근차근 이론 정리. 1. 딥러닝 인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝 머신러닝 : 데이터를 이용해 앞 일을 예측. 인공지능의 큰 범주 안에 머신러닝 point : 딥러닝을 배우려면 머신러닝의 기초 개념을 알아야 한다. 1#-1. 딥러닝을 이용해 할 수 있는 것은???????? 수술 환자의 사망률 예측 아이리스 품종 분류 손글씨 판별 이미 다양한 곳에서 인공지능이 활용되고 있다. 2. 케라스와 텐서플로우 딥러닝은 케라스(keras)를 사용해 실행 시킨다. 케라스는 텐서플로(tensorFlow)가 먼저 설치되어 있어야 한다. 딥러닝 프로젝트 == '여행' 비유에 본다면 - 텐서플로는 목적지까지 빠르게 이동시켜주는 비행기 - 케라스는 비행기의 이륙 및 정확한 지점까지의 도착을 책임지는 파일럿 Sequential() 함수 ▶ 딥러닝의 .. 2021. 7. 2. 이전 1 다음
