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인공지능
머신러닝
딥러닝
계산 수학 공식
1. 딥러닝 실행을 위한 준비 사항
데이터:
예측 또는 분류
지도학습
비지도 학습
컴퓨터(cpu? gpu?)
프로그램
2. 딥러닝 작업 환경 만들기
Google colab
jupyter notebook
pycharm
아나콘다: 통합 패키지
pandas, scipy, jupyter, numpy
tensorflow, keras
텐스플로 설치하기
pip install tensorflow
keras 설치하기
pip install keras
3. 미지의 일을 예측하는 원리
예측
4. 폐암 수술 환자의 생존율 예측하기
loss: 예측이 실패할 경우
accuracy: 예측이 성공할 경우
5. 딥러닝의 개괄 잡기
첫번째 부분: 데이터 분석과 입력
속성 attribute
클래스 class
두번째 부분: 딥러닝 실행
activation : 다음 층으로 어떻게 값을 넘길지 결정하는 부분입니다.
loss: 한번 신경망이 실행할 떄 마다 오차 값을 사용하게끔 지정하고 있습니다
optimizer: 오차를 어떻게 줄여 나갈지 정하는 함수입니다
'블랙박스'를 극복하려면 ?
블랙박스:
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