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4/11 월 월요일! 오늘은 딥러닝과 신경망에 대해 배운다! Perceptron은 Neuron 한 개 Deep Learning : 한 개의 Logistic Regression을 표현하는 node가 서로 연결되어 있는 신경망 구조를 바탕으로 한 개의 입력층, 한 개 이상의 은닉층(많을수록 학습이 잘 됨. 1~3개가 적당), 한 개의 출력층으로 이루어짐 feed forward(propagation). XOR 문제는 node 한 개(perceptron)로는 학습이 안 됨 1. Perceptron. GATE 연산(AND, OR, XOR 연산자)을 Logistic Regression과 Tensorflow 1.5 Ver.으로 구현 import numpy as np import tensorflow as tf from sklear.. 더보기

3/31 목 목요일! 오늘은 우리가 주력으로 사용할 Tensorflow를 배운다! 🐱‍🏍 수행평가 또 나왔넹.. 데이터 핸들링 2 + 머신러닝(다중선형회귀) 1. 4/5 화요일까지 제출!! Ozone 데이터로 다중선형회귀를 3가지 방법(Python, Sklearn, Tensorflow)으로 구현, 예측치가 비슷하게 나와야 한다! 당연히 데이터 전처리(결치값, 이상치, 정규화)도~ 가장 많이 쓰이는 딥러닝 오픈소스 라이브러리는 Google의 Tensorflow와 Facebook의 PyTorch~ Sklearn은 데이터 양과 변수가 많아지면 속도가 굉장히 느려지기 때문에, Tensorflow를 이용한다. Tensorflow 2.0 ver.이 등장하면서 이전 버전과는 완전히 다르게 바뀌었다. 기존에 만들었던 가상환경(ma.. 더보기

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