Hands on Machine Learning2 핸즈온 머신러닝(Hands-On Machine Learning) 10장 - 케라스를 사용한 인공 신경망 (2)-1 10.2 케라스로 다층 퍼셉트론 구현하기 10.2.2 시퀀셜 API를 사용하여 이미지 분류기 만들기 import tensorflow as tf from tensorflow import keras 먼저 MNIST 데이터셋을 로드 케라스는 keras.datasets에 널리 사용하는 데이터셋을 로드하기 위한 함수를 제공한다. 이 데이터셋은 이미 훈련 세트와 테스트 세트로 나누어져 있어 훈련 세트를 더 나누어 검증 세트를 만드는 것이 좋다. fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist (X_train_full, y_train_full), (X_test, y_test) = fashion_mnist.load_data() 전체 훈련 세트를 검증 세트와 (조금 더 작은) 훈련 세트로.. 2021. 10. 27. 핸즈온 머신러닝(Hands-On Machine Learning) 10장 - 케라스를 사용한 인공 신경망 (1) 10. 인공 신경망 (Artificial Neural Networks) 뇌에 있는 생물학적 뉴런의 네트워크에서 영감을 받은 머신러닝 모델이다. 2000년 대에 들어서면서 인공 신경망은 2012년 ILSVRC2012 대회에서 인공 신경망을 깊게 쌓은 딥러닝 모델인 AlexNet이 압도적인 성적으로 우승하면서 다시금 주목받게 되었다. 이렇게 인공 신경망(딥러닝)이 다시 주목받게 된 계기는 다음과 같은 것들이 있다. 빅 데이터 시대인 요즘 신경망을 학습시키기 위한 데이터가 엄청나게 많아 졌다. 신경망은 다른 머신러닝 알고리즘보다 규모가 크고 복잡한 문제에서 성능이 좋다. 1990년대 이후 크게 발전된 컴퓨터 하드웨어 성능과 Matrix연산에 고성능인 GPU로 인해 상대적으로 짧은 시간 안에 대규모의 신경망을 .. 2021. 10. 25. 이전 1 다음
