반응형 데이터사이언스(Data Science)74 [딥러닝] Keras 케라스 완전 기초 4편 - RNN과 LSTM으로 텍스트 감성 분석하기! (Keras로 쉽게 배우는 순환 신경망) 이미지 분류는 CNN이 강했죠?2025.04.16 - [분류 전체보기] - [딥러닝] Keras 케라스 완전 기초 3편 - 이미지 분류 마스터! CNN으로 딥러닝 모델 만들기 (with Keras) [딥러닝] Keras 케라스 완전 기초 3편 - 이미지 분류 마스터! CNN으로 딥러닝 모델 만들기 (with Keras)지난 시간에는 Dropout과 Optimizer로 모델을 튜닝해봤습니다. 2025.04.15 - [데이터사이언스(Data Science)/ML & DL] - [딥러닝] Keras 케라스 완전 기초 1편 - 첫 번째 딥러닝 모델 만들기 (10줄) [딥러닝] Keras 케datasciencebeehive.tistory.com 그렇다면 텍스트나 시계열 데이터는 어떤 구조가 좋을까요? 바로 RN.. 2025. 4. 16. [딥러닝] Keras 케라스 완전 기초 2편 - Keras 딥러닝 모델 성능 높이기! Dropout, Optimizer 쉽게 배우기 지난 시간에 우리는 10줄의 코드로 첫 딥러닝 모델을 만들었습니다. 이번에는 그 모델을 더 정확하고 똑똑하게 만들기 위해 딥러닝의 필수 요소인 Dropout, BatchNormalization, Optimizer를 직접 실험해볼 거예요.🔧 실습 목표Dropout이 과적합(overfitting)을 줄여주는 이유Optimizer(최적화 알고리즘)를 바꿨을 때 정확도 차이BatchNormalization의 역할 이해1.Dropout 레이어로 과적합 방지하기from tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import Dense, Dropoutfrom tensorflow.keras.datasets import mnistfrom.. 2025. 4. 16. [딥러닝] Keras 케라스 완전 기초 1편 - 첫 번째 딥러닝 모델 만들기 (10줄) 🧠 Keras로 딥러닝 시작하기! 첫 모델을 10줄로 만들자딥러닝, 어렵게 느껴지시죠? 하지만 오늘은 딱 10줄짜리 코드를 가지고, 여러분의 첫 번째 딥러닝 모델을 만들어볼 거예요.바로 숫자 이미지(MNIST)를 분류하는 신경망 모델입니다. 😎🛠️ 준비: Keras와 TensorFlow 설치Keras는 TensorFlow 안에 포함돼 있습니다. 먼저 설치부터 해볼까요?pip install tensorflow 🧪 실습: 숫자 이미지 분류 모델 만들기 (MNIST)MNIST는 0부터 9까지 손글씨 숫자 이미지 데이터셋입니다. 이미지 크기는 28x28이고, 흑백입니다. 이제 딥러닝 모델을 만들어볼게요. 👇# 1. 필요한 모듈 불러오기import tensorflow as tffrom tensorflo.. 2025. 4. 15. AI가 대규모 데이터 세트를 처리하는 방법: 모델 성능 최적화 🌟 AI가 대규모 데이터 세트를 처리하는 방법: 모델 성능 최적화 🌟 안녕하세요! 😊 AI가 방대한 데이터를 어떻게 처리하는지 궁금하셨나요? 특히 요즘 데이터가 어마어마한 속도로 늘어나면서, 이를 효율적으로 다루는 AI의 능력은 점점 더 중요해지고 있어요. AI는 단순히 알고리즘만 중요한 게 아니에요. 데이터를 어떻게 관리하고 처리하느냐도 핵심이에요! 💡 오늘은 AI가 이렇게 거대한 데이터 세트를 다루는 방법과, AI 모델을 최적화하는 다양한 방법에 대해 이야기해볼게요. 🚀AI의 데이터 처리 과정AI가 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리하는 과정은 마치 큰 퍼즐을 하나씩 맞추는 것 같아요. 🧩 각 단계마다 데이터를 깨끗하고 체계적으로 정리해, 분석이 가능한 상태로 만드는 것이 중요해요. 💾1. .. 2025. 1. 20. 이전 1 2 3 4 ··· 19 다음 반응형
