파이썬 머신러닝 (Python Machine Learning)
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딥러닝(Deep Learning) 인공신경망(Artificial Neural Network)을 이용한 심장병 예측파이썬 머신러닝 (Python Machine Learning) 2019. 4. 28. 15:43
이번 포스트에서는 캐글(Kaggle)의 심장병 데이터와 인공신경망을 이용해 심장병을 예측하는 머신러닝 코드를 짜보도록 한다. 편의를 위해 주피터 노트북의 형식으로 포스트를 제작했다. 데이터셋은 캐글의 Heart Disease UCI를 이용했다. 이 데이터의 장점은 모든 데이터가 숫자형으로 되어있고 None형의 데이터가 없어 데이터 정제화(Sanitization/Cleaning)이 필요 없었다는 점이다. 하지만 단점은 데이터의 양이 너무 적어 예측 모델에 큰 의미를 부여하기 힘들다는 점이다. 그래도 인공 신경망 연습하기에는 좋은 데이터셋이라 여겨 연습해 보았다. Heart Disease UCI데이터 확인 In [1]: # This Python 3 environment comes with many helpf..
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딥러닝(Deep Learning) 인공신경망(ANN)을 이용한 면접 참석 여부 예측파이썬 머신러닝 (Python Machine Learning) 2019. 2. 13. 15:59
작년에 온라인 딥러닝 강의를 들었는데, 혼자 작은 미니 프로젝트르 해보고 싶어서 Kaggle에서 데이터를 받아서 인공신경망으로 학습을 시켜봤다. 데이터소스는 Kaggle::The Interview Attendance Problem이고 New Kernel옆에 다운로드를 누르면 다운로드 할 수 있다. 이 포스트는 강의 포스트가 아니기 때문에 참고만 하길 바라고 질문이 있으면 댓글로 남겨주길 바란다. 나도 강의의 형태로 포스트를 올리기에는 이론적으로 자세히 아는 편은 아니다.라이브러리와 툴TensorflowKerasJupyterPython 2.7레퍼런스(Reference)Sequantial (케라스 문서)relu activation function (relu 위키)sigmoid activation functi..
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딥러닝(Deep Learning)을 위한 케라스(Keras) 와 텐서플로우(TensorFlow) 설치파이썬 머신러닝 (Python Machine Learning) 2019. 2. 12. 12:52
딥러닝(Deep Learning)이란 머신 러닝(Machine Learning)중에서도 인공 신경망을 이용해 학습을 하는 러닝의 종류를 의미한다. 이를 위한 라이브러리가 많이 있는데, 파이썬에서는 텐서플로우(Tensorflow) 또는 테아노(Theano)같은 오픈소스 라이브러리들이 존재한다. 하지만 이 라이브러리들은 파라미터나 설정 등이 너무 복잡해서 초보자가 사용하기 어렵다. 그래서 사람들이 Keras라는 라이브러리를 만들어 쉽게 인공신경망을 만들 수 있게 했다. 물론 나중에 fine-tuning을 하기 위해서는 결국 텐서플로우(TensorFlow)를 직접 다뤄야 할 지 모르지만, 입문용으로는 Keras가 적당하다고 생각한다.텐서플로우를 기반으로 케라스를 사용하기 위해서는 텐서플로우와 케라스를 먼저 설..