Deep 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)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..