인공지능[AI] (20) 썸네일형 리스트형 케라스 창시자에게 배우는 딥러닝[3장: 케라스와 텐서플로 소개] 케라스와 텐서플로 소개 3.1 텐서플로란? 텐서플로(TensorFlow)는 구글에서 만든 파이썬 기반의 무료 오픈 소스 머신 러닝 플랫폼 미분 가능한 어떤 표현식에 대해서도 자동으로 그레이디언트를 계산할 수 있으므로 머신 러닝에 매우 적함 CPU 뿐만 아니라 고도로 병렬화된 하드웨어 가속기인 GPU와 TPU에서도 실행할 수 있음 텐서플로 프로그램은 C++, (브라우저 기반 어플리케이션을 위한) 자바스크립트(JavaScript), (모바일 장치나 임베디드 장치(embedded device)에서 실행하는 어플리케이션을 위한) 텐서플로 라이트(TensorFlow Lite) 등과 같은 다른 런타임(runtime)에 맞게 변환할 수 있음 3.2 케라스란? 케라스는 텐서플로 위에 구축된 파이썬용 딥러닝 API로 어.. 케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 [2장: 신경망의 수학적 구성 요소] 이 글은 해당 책을 학습하며 중요하다고 생각하는 내용을 요약/정리한 내용입니다. ※ 추가/수정할 내용이 있으시다면 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다. 2장 신경망의 수학적 구성 요소 2.1 신경망과의 첫 만남 머신 러닝 커뮤니티에서 고전으로 취급받는 데이터셋인 MNIST를 사용(흑백 손글씨 숫자 이미지 28*28 픽셀, 10개의 범주 0~9까지) 6만 개의 훈련 이미지와 1만 개의 테스트 이미지로 구성 클래스와 레이블에 관한 노트 머신 러닝에서 분류 문제의 범주(category)를 클래스(class)라고 함 데이터 포인트는 샘플(sample)이라고 함 특정 샘플의 클래스는 레이블(label)이라고 함 케라스에서 MNIST 데이터셋 적재하기 from tensorflow.keras.datasets import.. 케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 [1장: 딥러닝이란 무엇인가?] 1.1 인공 지능과 머신 러닝, 딥러닝 인공 지능 -> "컴퓨터가 '생각'할 수 있는가?"라는 질문을 하면서 시작 인공지능의 간결한 정의: 보통의 사람이 수행하는 지능적인 작업을 자동화하기 위한 연구 활동 심볼릭 AI: 프로그래머들이 명시적인 규칙을 충분하게 많이 만들어 데이터베이스에 저장된 지식을 다루면 인간 수준의 인공 지능을 만드는 접근 방법 - 이미지 분류, 음성 인식, 언어 번역 같은 더 복잡하고 불분명한 문제를 해결하기 위한 명확한 규칙을 찾는 것은 아주 어려운 일 - 이런 심볼릭 AI를 대체하기 위한 새로운 방법이 바로 머신러닝 머신 러닝 시스템은 명시적으로 프로그램되는 것이 아니라 훈련(training) 머신 러닝을 하기 위해서는 세 가지가 필요함 - 입력 데이터 포인트 - 기대 출력 - .. 머신러닝이란?(Machine Learning) 머신러닝(machine learning)은 인공지능 분야에서 데이터를 활용하여 컴퓨터 시스템이 스스로 학습하고 예측하는 알고리즘 기술입니다. 머신러닝은 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고, 그 학습된 패턴을 통해 새로운 데이터를 예측하거나 분류하는 등의 작업을 수행합니다. 일반적으로 머신러닝은 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 구분됩니다. 지도학습: 입력 데이터와 출력 데이터를 미리 정해놓고 이를 기반으로 학습하는 방식입니다. 분류(classification)나 회귀(regression)와 같은 작업에 적용됩니다. 분류(classification) 작업 예시: 스팸 메일 필터링: 스팸 메일인지 아닌지 분류하는 작업입니다. 이때 이메일 제목, 내용, 발신자 등의 특성을 입력 데이터로 활용합니다. 암 진단:.. 이전 1 2 3 다음
