딥러닝으로 분류와 회귀 문제 풀기
파이썬 딥러닝 머신러닝 입문 - 3장 딥러닝 입문
Study With Me는 매일 학습한 내용을 정리하여 공유하는 매거진입니다.
파이썬 딥러닝 머신러닝 입문 3장 딥러닝 입문을 학습하고 정리했습니다.
학습하면서 느낀점은 파이썬 또는 데이터분석을 처음 시작하시는분들에게 꼭 추천하고 싶은 도서 입니다. 파이썬 기초 부터 데이터분석/예측 경진대회에 필요한 분석 절차를 이해할수 있습니다. 단계적으로 꼭 필요한 이론 및 기술을 직관적인 그림 및 코드로 잘 설명하고 있습니다. 파이썬 부터 딥러닝을 이용한 최신 분석 기술 예시도 다양하게 있네요. 저도 부족한 기본기에 대해 다시 복습하고 코드를 필사 하면서 코딩 실력도 높이기 위해 학습중에 있습니다.
딥러닝 이란?
딥러닝은 입력과 출력의 관계를 잘 설명할 수 있는 복잡한 함수식의 가중치를 찾는 과정을 말합니다. 딥러닝 학습은 손실 함수를 최소화하는 인공신경망의 가중치와 편향을 찾는 과정입니다.
활성화 함수 : linear, sigmoid, softmax)
손실 함수 : mean_squared_error, binary_crossentropy, categorical_crossentropy
옵티마이저(최적화 알고리즘) : gradient desent method, SGD, RMSProp, Adagrad, Adam
다층 신경망(MLP, Multi -Layer Perceptron) : 입력> 은닉> 출력 레이어, 신경망 가중치
간단한 딥러닝 모델 만들기
케라스 Sequential API는 레이어 여러 개를 연결하여 신경망 모델을 구성하는 도구입니다.
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Sequential API
모델 컴파일
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예측값 정리 및 파일 제출
전체 코드는 Github에서 확인 가능합니다.
